plot_components(traffic_test_pred) 放大图 看看模型对测试集中第一个月的预测情况: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # Plot the forecast with the actuals f, ax = plt.subplots(1) f.set_figheight(5) f.set_figwidth(15) plt.plot(traffic_test.index, traffic_test['traffic_...
1. 2. prophet.plot_components(forecasts).show() 1. 说明:图中浅蓝色表示yhat_upper和yhat_lower,受到interval_width这个参数的影响,当然,从forecasts的keys中可以看到,还有其他的_upper和_lower,同样也会受到这个参数的影响。 ' 下面这个时间序列中,季节性不是先知所假设的常数加性因子,而是随趋势而增长。这是...
在R 中,Prophet 提供了一个 prophet 函数去拟合模型并且返回一个模型对象,可以对这个模型对象执行“预测”( predict )和“绘图”( plot )操作。 使用prophet_plot_components 函数去展示预测中的趋势、周效应和年度效应。 注: Windows 系统语言设置为中文的话,会导致 R 输出成分分析图时,周效应无法正常显示,可在...
forecast = model_b.predict(future) from prophet.plot import plot_plotly,plot_components_plotly fig3 = model_b.plot(forecast) fig4 = model_b.plot_components(forecast) 预测图像: 周期性分解: 可以看出这次代码预测结果有明显的上限限制,当趋向于上限值时,增长速率变缓。 结束语 Prophet库有如下优缺点:...
# R > prophet_plot_components(m, forecast) 第一个图:整体趋势,可以看见2021年相对平缓并缓慢增长状态 第二个图:节假日影响因素,五一劳动节、国庆、双十一、春节等节日影响较大 第三个图:周趋势,周五销售相对周一到周四较高,周六、周日销售最高 第四个图:月份趋势,3-8月销售额相对高点,2月往往因为春节效应...
如果要查看预测的成分构成,可以使用Prophet.plot_components方法。默认情况下,您将看到时间序列的趋势,年季节性和周季节性。如果你包括假期,你也会在...对象来训练模型。有关预测的任何设置都将被设置在构造函数中。然后调用其fit方法并传入历史数据帧。训练过程(Fitting)需要1-5秒。 然后在数据框(dataframe)上进行...
fig2 = model.plot_components(forecast)fig2.show()在这张图中，你可以清晰地看到数据的整体趋势是上升还是下降，周期性模式如何，以及节假日对数据产生了怎样的影响。这一功能在许多情况下都能助你洞悉问题的核心。Prophet的进阶技巧 处理异常值与非线性增长 在使用Prophet时，需要注意一些技巧和常见问题的处理方法...
通过Prophet.plot 方法传入预测得到的数据框,可以对预测的效果进行绘图。 # 展示预测结果 m.plot(forecast); 如果想查看预测的成分分析,可以使用 Prophet.plot_components 方法。默认情况下,将展示趋势、时间序列的年度季节性和周季节性。如果之前包含了节假日,也会展示出来。
同时prophet支持将模型分解为单独的各项组成部分,并且实现起来很容易,只需要调用一行代码prophet_plot_components: 适用范围 很明显,Prophet只适用于具有明显的内在规律(或者说,模式)的商业行为数据。 虽然官方案例里通常使用日数据的序列,但对于更短时间频段,比如小时数据,也是支持的。
plot_components在我们的示例数据上运行将返回以下一组成分可视化: 预测和成分可视化显示,Prophet能够准确地建模数据中的潜在趋势,同时还可以精确地建模每周和每年的季节性(例如,周末和节假日的订单量较低)。 逆Box-Cox变换 由于Prophet用于Box-Cox转换后的数据,因此您需要将预测值转换回其原始单位。要将新的预测值转换...