future = model.make_future_dataframe(periods=30) # 预测未来30天 forecast = model.predict(future) 七、可视化预测结果 Prophet提供了简单的方法来可视化预测结果: import matplotlib.pyplot as plt model.plot(forecast) plt.show() model.plot_
future = model_a.make_future_dataframe(periods=60) forecast = model_a.predict(future) from prophet.plot import plot_plotly,plot_components_plotly fig1 = model_a.plot(forecast) fig2 = model_a.plot_components(forecast) 预测图像: 周期性分解: 代码示例2 这处代码唯一变动的是对于增长趋势growth,有...
predictions_data = predict(pm,40) results_data = predictions_data[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']].merge(test_data[["ds","y"]]) print(results_data) fig1 = pm.plot(predictions_data) fig1.suptitle(title,verticalalignment='center') fig2 = pm.plot_components(predictions_d...
# 创建未来 365 天的数据框future=model.make_future_dataframe(periods=365)# 进行预测forecast=model.predict(future)# 可视化预测结果fig=model.plot(forecast)plt.title('Time Series Forecast using Prophet')plt.xlabel('Date')plt.ylabel('Value')plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. ...
data = data.rename(columns={'date': 'ds', 'value': 'y'}) 模型训练 model = Prophet() model.fit(data) 预测 future = model.make_future_dataframe(periods=10) forecast = model.predict(future) 模型评估 model.plot(forecast) model.plot_components(forecast) ...
Python用CNN - LSTM、ARIMA、Prophet股票价格预测的研究与分析|附数据代码 我们深入研究了股票价格预测问题,通过运用自回归移动平均(ARIMA)模型和Prophet模型,对股票数据进行分析和预测。文中详细介绍了数据预处理、模型构建、拟合、评估及预测的过程,并对结果进行了讨论和分析。
fromfbprophetimportProphet# 初始化Prophet模型model=Prophet(yearly_seasonality=True)# 训练模型model.fit(df[['Datetime','Traffic_Volume']].rename(columns={'Datetime':'ds','Traffic_Volume':'y'}))# 生成未来60天的数据框future=model.make_future_dataframe(periods=60)# 进行预测forecast=model.predict(...
from fbprophet import Prophet # 初始化Prophet模型 model = Prophet(yearly_seasonality=True) # 训练模型 model.fit(df[['Datetime', 'Traffic_Volume']].rename(columns={'Datetime': 'ds', 'Traffic_Volume': 'y'})) # 生成未来60天的数据框 future = model.make_future_dataframe(periods=60) # 进...
fig_components.show() 六、结论与应用 通过本文,我们学习了如何使用Python和Prophet模型进行税收预测。Prophet模型以其简单易用、灵活性高和预测准确性好的特点,非常适合于此类时间序列预测任务。在实际应用中,可以根据具体数据特点和预测需求,对模型进行调整和优化,以获得更好的预测效果。 希望本文能为您的税收预测工作...
future = m.make_future_dataframe(periods=30) # 预测未来30天 forecast = m.predict(future) 可视化预测结果: Prophet提供了一些简单的方法来可视化预测结果: python import matplotlib.pyplot as plt fig = m.plot(forecast) plt.show() fig2 = m.plot_components(forecast) plt.show() (可选)调整模型...