future = m.make_future_dataframe(periods=365) forecast = m.predict(future) m.plot(forecast); 四、季节性,假期效果和回归量 4.1 对假期和特征事件建模 如果需要专门对节假日或者其它的事件进行建模,你就必须得为此创建一个新的dataframe,其中包含两列(节假日 holiday 和日期戳 ds ),每行分别记录了每个出现...
示例3: test_make_future_dataframe ▲點讚 5▼ # 需要導入模塊: from fbprophet import Prophet [as 別名]# 或者: from fbprophet.Prophet importmake_future_dataframe[as 別名]deftest_make_future_dataframe(self):N =468train = DATA.head(N //2) forecaster = Prophet() forecaster.fit(train) future...
复制 # Make a future dataframefor2years gm_forecast=gm_prophet.make_future_dataframe(periods=365*2,freq='D')# Make predictions gm_forecast=gm_prophet.predict(gm_forecast) 我们的未来数据框包含未来两年特斯拉和通用汽车的估计市值。我们可以用 prophet 的绘图函数来可视化预测。 代码语言:javascript 复制 ...
我们可以通过Prophet类中的make_future_dataframe函数构建未来预测的DataFrame,预测长度、预测频率由初始化参数periods、freq设置。 构建预测的DataFrame之后,和在训练过程一致,需经过数据检查、归一化,归一化使用训练过程中计算得到的y_scale和回归项的均值和标准差。 点预测 点预测也就是在时间点上输出单个预测值,预测值...
future = m.make_future_dataframe(periods=300, freq='H') fcst = m.predict(future) fig = m.plot(fcst) 成分图中的日季节性: fig = m.plot_components(fcst) 8.2 有规则间隔的数据 假设上面的数据集只有每天早上6点之前的观测值: df2 = df.copy() ...
也就是你只有一年的每个月的数据,上面是预测接下来每一天的数据,也能预测,但是后面每天预测的误差有点大。所以你可以设置make_future_dataframe中的freq,后面预测的是每个月的: future <- make_future_dataframe(m, periods = 120, freq = 'm') fcst <- predict(m, future) ...
gm_forecast=gm_prophet.make_future_dataframe(periods=365*2,freq='D') # Make predictions gm_forecast=gm_prophet.predict(gm_forecast) 我们的未来数据框包含未来两年特斯拉和通用汽车的估计市值。我们可以用 prophet 的绘图函数来可视化预测。 gm_prophet.plot(gm_forecast,xlabel='Date',ylabel='Market Cap ...
也就是你只有一年的每个月的数据,上面是预测接下来每一天的数据,也能预测,但是后面每天预测的误差有点大。所以你可以设置make_future_dataframe中的freq,后面预测的是每个月的: future <-make_future_dataframe(m, periods =120, freq ='m') fcst <-predict(m, future)plot(m, fcst) ...
# Make a future dataframe for 2 years gm_forecast = gm_prophet.make_future_dataframe(periods=365 * 2, freq='D') # Make predictions gm_forecast = gm_prophet.predict(gm_forecast) 我们的未来数据框包含未来两年特斯拉和通用汽车的估计市值。我们可以用 prophet 的绘图函数来可视化预测。
make_future_dataframe 默认情况下包括历史数据。因此,预测也将针对训练数据进行。 future = model.make_future_dataframe(periods=57, freq='D') forecast = model.predict(future) forecast[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']].tail(7) dsyhatyhat_loweryhat_upper 749 2020-02-20 28012.544509...