Prophet 处理时间序列数据

flyfish

论文地址
https://peerj.com/preprints/3190/

官网
https://facebook.github.io/prophet/

源码地址
https://github.com/facebook/prophet

hon
import pandas as pd
from prophet import Prophet
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/facebook/prophet/main/examples/example_wp_log_peyton_manning.csv')
df.head()
m = Prophet()
m.fit(df)
future = m.make_future_dataframe(periods=365)
future.tail()
forecast = m.predict(future)
forecast[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']].tail()
fig1 = m.plot(forecast)
fig2 = m.plot_components(forecast)

输入数据包含两列ds 和 y，ds表示时间序列的时间戳，y表示时间序列的取值
ds表示时间 可以是YYYY-MM-DD或者YYYY-MM-DD HH:MM:SS

输出
只取其中的
yhat：预测值
yhat_lower：预测值的下界
yhat_upper：预测值的上界

全部的列名

ds	trend	yhat_lower	yhat_upper	trend_lower	trend_upper	additive_terms	
additive_terms_lower	additive_terms_upper	weekly	weekly_lower	weekly_upper	
yearly	yearly_lower	yearly_upper	multiplicative_terms	multiplicative_terms_lower	
multiplicative_terms_upper	yhat

黑色的点表示原始的时间序列离散点。
深蓝色的线表示使用时间序列来拟合所得到的取值。
浅蓝色的线表示时间序列合理的上界和下界。

图1是根据trend画图
图2是根据weekly画图
图3是根据yearly画图