model_a = Prophet(yearly_seasonality=False, weekly_seasonality=True, daily_seasonality=False) model_a.add_country_holidays(country_name="CN") model_a.fit(data1) future = model_a.make_future_dataframe(periods=60) forecast = model_a.predict(future) from prophet.plot import plot_plotly,plot_co...
Prophet提供了方便的make_future_dataframe方法,可以生成包含未来日期的数据框。 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() ...
df_T_test = pd.DataFrame(data=d) df_T.tail() 预测测试数据的异常值。 predict( df_T_test ) 结果可视化 我们可以用Prophet将我们的预测结果可视化。包括历史预测。 model.predict(future) model.plot(forecast) 我们还可以绘制预测中不同成分的细分。预测的不确定性区间是由外推趋势的MAP估计值决定的。 pl...
df\_T\_test=pd.DataFrame(data=d) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df_T.tail() 预测测试数据的异常值。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 predict(df\_T\_test) 结果可视化 我们可以用Prophet将我们的预测结果可视化。包括历史预测。 代码语言:javascript 代码运行次数...
future = pm.make_future_dataframe(periods) pm_forecast = pm.predict(future) return pm_forecast 1. 2. 3. 4. 5. #模型评估,采用与测试集的MAPE进行评估 def MAPE(data_true, data_pre):#平均百分比误差率评估 data_true, data_pre = np.array(data_true), np.array(data_pre) ...
df['y'] = np.log(df['y']) print (df.tail()) # 定义模型 m = Prophet() # 训练模型 m.fit(df) # 构建预测集 future = m.make_future_dataframe(periods=365) print (future.tail()) # 进行预测 forecast = m.predict(future)
df_T_test = pd.DataFrame(data=d) df_T.tail() 预测测试数据的异常值。 predict( df_T_test ) 结果可视化 我们可以用Prophet将我们的预测结果可视化。包括历史预测。 model.predict(future) model.plot(forecast) 我们还可以绘制预测中不同成分的细分。预测的不确定性区间是由外推趋势的MAP估计值决定的。
df\_T\_test = pd.DataFrame(data=d) df_T.tail() 预测测试数据的异常值。 predict(df\_T\_test) 结果可视化 我们可以用Prophet将我们的预测结果可视化。包括历史预测。 model.predict(future)model.plot(forecast) 我们还可以绘制预测中不同成分的细分。预测的不确定性区间是由外推趋势的MAP估计值决定的。
创建Prophet模型实例,并使用准备好的数据进行训练: python m = Prophet() m.fit(df) 预测未来值: 创建一个包含未来日期的数据框,并使用训练好的模型进行预测: python 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...
df\_T\_test = pd.DataFrame(data=d) df_T.tail() 预测测试数据的异常值。 predict( df\_T\_test ) 结果可视化 我们可以用Prophet将我们的预测结果可视化。包括历史预测。 model.predict(future) model.plot(forecast) 我们还可以绘制预测中不同成分的细分。预测的不确定性区间是由外推趋势的MAP估计值决定的...