「经验」时间序列预测神器-Prophet『实现篇』

小火龙说数据

发布于 2022-06-30 16:24:34

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阅读建议：本文为Prophet代码实现篇，如对模型原理有疑惑的同学，建议先看完「原理篇」后，再开始此篇的学习。

解决痛点：Prophet如何通过Python实现？此篇文章，帮助你上手实现。

如何安装Prophet

首先，要安装包，fbprophet包依赖于pystan。由于包的安装有很多依赖，因此强烈建议用conda装。

conda install pystan
pip install fbprophet

导入数据SIMPLE TITLE

在码代码之前，要先引入pandas、numpy、matplotlib等常规数据科学库，以及主角fbprophet。由于文件是通过excel存储的，因此还需先将excel导入，日期变更为date类型，并且将字段命名为“ds”和“y”（Prophet默认应用这两个字段）。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from fbprophet import Prophet

data = pd.read_excel('./xxx.xlsx')
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'], format='%Y%m%d')
data = data.rename(columns = {"date":"ds", "y":"y"})[["ds","y"]]
data.head(5) #查看前五条记录
data.tail(5) #查看后五条记录

导入数据前后五条记录

绘制原始趋势图

在模型搭建之前，需要先对数据历史趋势有一个宏观了解，绘制数据趋势图。

import plotly.express as px

fig = px.line(data, x="date", y="y")
fig.show()

数据历史趋势图

模型训练

Prophet的模型训练及预测，类似Sklearn的方法，训练fit()、预测predict()。这里由于我们了解数据的变动会受到季节、周、天的影响，存在一定的规律性，因此我们将这三个参数设置成True，并且采用中国的假期模式，其余参数均保持默认，代码如下：

model = Prophet(yearly_seasonality=True, weekly_seasonality=True, daily_seasonality=True)
model.add_country_holidays(country_name="CN")
model.fit(data)

Prophet参数及默认值介绍，内容理论可参考「原理篇」：

• growth：趋势函数设置，默认线性“linear”，可选非线性“logistic”。

• changepoints：选择突变点，默认自动选择“None”。例如：双十一订单突增，指定突变点。

• n_changepoints：突变点个数，默认“25个”。如果changepoints指定，则这个参数就废弃了；如果changepoints没指定，则会从输入的历史数据前80%中自动选取25个突变点。

• changepoint_range：突变点数据范围，默认“80%”。同样，如果changepoints指定，则这个参数就废弃了。

• changepoint_prior_scale: 调节“changepoints”发现强度，默认“0.05”。值越大对历史数据拟合程度越强，但会增加过拟合的风险。

• yearly_seasonality: 数据是否有年季节性，默认“自动检测”。

• weekly_seasonality: 数据是否有周季节性，默认“自动检测”。

• daily_seasonality: 数据是否有天季节性，默认“自动检测”。

• holidays：指定节假日，默认“None”，支持手动输入指定节假日。以DataFrame格式输入，涵盖：必须列【holiday(string)、ds(date)】、可选列【lower_window(int)、upper_window(int)，指定影响的前后窗口期】。

• seasonality_mode: 季节性效应模式，默认加法模式“additive”，可选“multiplicative”乘法模式。

• seasonality_prior_scale: 调节季节性效应模式强度，默认“10”。值越大，季节性对模型影响越大。

• holidays_prior_scale: 调节节假日模式强度，默认“10”。值越大，节假日对模型影响越大。

模型预测

模型预测输出预测值、预测上限、预测下限等字段。

future = model.make_future_dataframe(periods=30)
forecast = model.predict(future)

绘制分解图

模型提供预测输出的可视化展示，通过fbprophet自带的可视化组件完成。

from fbprophet.plot import plot_plotly, plot_components_plotly
fig1 = model.plot(forecast)
fig1.savefig('temp1.png')

预测可视化输出

同时支持趋势模型、周期模型、节假日模型的解耦。

fig2 = model.plot_components(forecast)
fig2.savefig('temp2.png')

预测解耦可视化输出

模型评估

评估模型的准确程度，通过RMSE（均方根误差）来度量y与y_predict的差异程度，值越小，拟合越好。

train_len = len(data["y"])
rmse = np.sqrt(sum((data["y"] - forecast["yhat"].head(train_len)) ** 2) / train_len)
print('RMSE Error in forecasts = {}'.format(round(rmse, 2)))

RMSE值输出

模型存储

以上流程实现了Prophet模型搭建，但考虑到未来我们还要复用通过此历史数据训练的模型，因此我们要将模型存储到本地，并在需要的时候将其导入。

# 模型保存
with open('prophet_model.json', 'w') as md:
    json.dump(model_to_json(model), md)

# 模型读取
with open('prophet_model.json', 'r') as md:
    model = model_from_json(json.load(md))

经验建议