预测过程需要建立在包含日期ds列的数据基础之上,通过使用辅助的方法 ,Prophet.make_future_dataframe将未来的日期扩展指定的天数,得到一个合规的数据框。默认情况下,这样做会自动包含历史数据的日期,因此我们也可以用来查看模型对于历史数据的拟合效果。 predict方法将会对每一行未来future日期得到一个预测值(
python.Prophet.forecaster.Prophet.make_future_dataframe 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。
make_future_dataframe方法似乎不工作right...makes正确的一周间隔，除了7月3日和7月5...every之间的...
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...
预测可以在数据帧上进行,其中有一列ds包含要进行预测的日期。该make_future_dataframe函数采用模型对象和多个周期进行预测并生成合适的数据帧。默认情况下,它还将包括历史日期,以便我们可以评估样本内的拟合度。 #创建Prophet模型m<-prophet(df)m#预测future<-make_future_dataframe(m,periods=365)tail(future)forecast...
future = model.make_future_dataframe(periods=30) # 生成未来30天的日期范围forecast = model.predict(future) # 进行预测print(forecast[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']].tail()) # 打印出预测结果的部分内容 Prophet模型分解 这样，我们就能够通过Prophet模型来深入分析时间序列数据，并...
future = model.make_future_dataframe(periods=12) # 预测未来12个月 forecast = model.predict(future)model.plot(forecast)七、总结与展望 通过本篇文章的学习，你已经掌握了使用Prophet库进行时间序列预测的关键步骤。从数据预处理到模型搭建、评估与优化，再到实际案例的应用，Prophet库提供了一个强大的工具箱来...
future=model.make_future_dataframe(periods=365)# 创建未来时间戳,预测未来365天 1. 进行预测 使用拟合好的模型和未来时间戳,我们可以使用Prophet库的predict方法来进行预测。 forecast=model.predict(future)# 进行预测 1. 可视化预测结果 最后,我们可以使用Prophet库的plot方法来可视化预测结果。
上述代码中,我们使用make_future_dataframe方法创建一个包含未来时间点的 DataFrame,并指定预测的时间跨度。然后,使用predict方法对未来时间点进行预测。 结果评估 预测结果返回的是一个包含预测值、置信区间等信息的 DataFrame。我们可以对预测结果进行评估和可视化分析。
future = m.make_future_dataframe(periods=30) # 预测未来30天 最后，我们进行预测：forecast = m.predict(future)这样，一个预测模型就构建完成了。在forecast中，我们能够找到各种预测结果，诸如预测值yhat、预测上限yhat_upper以及预测下限yhat_lower。4.可视化分析 完成模型训练与预测后，我们可以进一步利用Prophe...