INFO:fbprophet:Disabling weekly seasonality. Run prophetwithweekly_seasonality=Truetooverride this.INFO:fbprophet:Disabling daily seasonality. Run prophetwithdaily_seasonality=Truetooverride this.Initiallogjoint
def predict(pm,periods): 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(d...
future=model.make_future_dataframe(periods=30)# 创建未来数据框forecast=model.predict(future)# 进行预测 1. 2. 6. 可视化结果 最后,我们将结果可视化,帮助我们更直观地理解未来的预测: # 绘制预测结果fig=model.plot(forecast)# 绘制图形plt.title('Forecast using Prophet')# 添加标题plt.xlabel('Date')# ...
future['ds']= to_datetime(future['ds']) 这样我们就有了可以作为predict()函数所需的参数被传入的DataFrame,然后进行预测计算。 Predict()函数的计算结果是一个包含多个列的DataFrame,其中最重要的列或许是被预测的日期时间(“ds”列)、预测值(“yhat”列)以及预测值的上下限(“yhat_lower”列和“yhat_upper...
model = Prophet() 拟合模型 model.fit(prophet_data) 2.3 生成预测表 拟合完成后,可以使用模型进行预测,并生成未来的时间序列预测表。 # 创建未来数据框 future = model.make_future_dataframe(periods=12, freq='M') 预测未来时间序列 forecast = model.predict(future) ...
model.predict(future) # Filter the predictions for December 2014 december_forecast = forecast[(forecast['ds'] >= '2014-12-01') & (forecast['ds'] < '2015-01-01')] # Evaluate the model mape = mean_absolute_percentage_error(test['y'], december_forecast['yhat']) mae = mean_absolute...
m0_future = m0.predict(future) m0_future.tail() fig= m0.plot(m0_future) a = add_changepoints_to_plot(fig.gca(), m0, m0_future) 知乎学术咨询: https://www.zhihu.com/consult/people/792359672131756032?isMe=1 担任《Mechanical System and Signal Processing》《中国电机工程学报》等期刊审稿专家...
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...
Prophet是一种基于加法模型预测时间序列数据的过程,其中非线性趋势与年、周、日季节性以及假日效应相吻合。它最适用于具有强烈季节效应和几个季节的历史数据的时间序列。Prophet对缺失的数据和趋势的变化是健壮的,通常能很好地处理异常值。 Python实现 读取机器学习数据集 ...