作者：Jason Brownlee 翻译：殷之涵 校对：吴振东 本文长度为4800字，建议阅读10+分钟 本文为大家介绍了如何在Python中使用由Facebook开发的Prophet库进行自动化的时间序列预测...在本教程中，你将去探索如何使用这个由Facebook开发的Prophet库进行时间序列预测。...prophet-forecasting-at-scale/ 这个库的接口在R和Python中均可被调用，本篇将会聚焦于Python中的使用方法。...需要注意的是，输出中的第一列所显示的行标（index）并不是原始数据集中的一部分，而是Pandas中对数据行进行排列时使用的一个颇有帮助的工具而已。...使用Prophet进行汽车销量预测 在这一部分中，我们将会探索如何使用Prophet进行汽车销量数据预测。 让我们从将数据拟合成模型开始吧。 1.
本期作者：Eric Brown 本期编辑：Allen | 崙 Prophet是Facebook 开源一款基于 Python 和 R 语言的数据预测工具。...Facebook 表示，Prophet 相比现有预测工具更加人性化，并且难得地提供 Python 和R的支持。它生成的预测结果足以和专业数据分析师媲美。...从趋势和季节性上看，我们可以看到趋势在潜在的时间序列中起了很大的作用，而季节性在年初和年底的时候发挥了更大的作用。...使用Prophet内置绘图函数来绘制输出： model.plot(forecast_data) ? 首先，我们需要将数据进行适当的组合和索引，以便开始绘图。...你会注意到“y_orig”列中充满了“NaN”。这是因为“未来日期”行没有原始数据。 现在，让我们看一下如何比缺省情况下的Prophet库更好地可视化这些数据。
一些基本介绍可见机器之心的《业界 | Facebook开源大规模预测工具Prophet：支持Python和R》 并不喜欢理论分析，能直接上案例的，一般不码字，力求简单粗暴！！...这里从生成模型中可以进行三个角度的调节： （1）调节趋势； （2）季节性调节 （1）趋势突变适应 df = pd.read_csv('.....---- 延伸一：Facebook 的数据预测工具 Prophet ——贝叶斯推理 Facebook 的数据预测工具 Prophet 有何优势？...在下面研究中，研究者让Prophet对两组数据进行预测，在后端使用概率程序语言，读者可以借此看到使用Stan的一些工作细节。...Prophet使用了一种通用时间序列模型，这种模型可适用于Facebook上的数据，并且具有分段走向（piecewise trends）、多周期及弹性假期（floating holiday）三种特性。
比如一周内商店的概率预测值，无法存储在二维Pandas数据框中，可以将数据输出到Numpy数组中。...Darts--转换为 Numpy 数组 Darts 可以让你使用 .all_values 输出数组中的所有值。缺点是会丢弃时间索引。 # 将所有序列导出为包含所有序列值的 numpy 数组。...Gluonts数据集是一个Python字典列表。要将其转换为Python数据框架，首先需使Gluonts字典数据可迭代。然后，枚举数据集中的键，并使用for循环进行输出。.../NeuralProphet Prophet是Facebook开发的时间序列预测库，具有自动检测季节性模式、处理缺失数据以及纳入假日效应的能力。...此外，还介绍了Sktime、pmdarima和Prophet/NeuralProphet库。这些库都有各自的优势和特点，选择使用哪个取决于对速度、与其他Python环境的集成以及模型熟练程度的要求。
你可以非常轻易地应用时间序列，它会带领你进入更大的机器学习世界。 Prophet是Facebook发布的基于可分解（趋势+季节+节假日）模型的开源库。...Prophet实战（附Python代码） 目前Prophet只适用于Python和R，这两者有同样的功能。 Python中，使用Prophet()函数来定义Prophet预测模型。...这里我在Python中运用Prophet来解决下面链接（DATAHACK平台）中的实际问题。...原文标题：Generate Quick and Accurate Time Series Forecasts using Facebook’s Prophet (with Python & R codes...) 原文链接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/ 2018/05/generate-accurate-forecasts-facebook-prophet-python-r
NeuralProphet是一个python库，用于基于神经网络对时间序列数据进行建模。它建立在PyTorch之上，并受到Facebook Prophet和AR-Net库的极大启发。...NeuralProphet 和 Prophet对比 从库名称中，您可能会问Facebook的Prophet库和NeuralProphet之间的主要区别是什么。...上面显示了一年的预测图，其中从2017-01-01到2018-01-01之间的时间段是预测。可以看出，预测图类似于历史时间序列。它既捕获了季节性，又捕获了线性趋势的缓慢增长。...总结 在本文中，我们讨论了NeuralProphet，这是一个基于神经网络对时间序列进行建模的python库。该库使用PyTorch作为后端。...作为案例研究，我们为德里的每日气候时间序列数据创建了一个预测模型，并进行了一年的预测。使用此库的一个优点是其语法与Facebook的Prophet库类似。
m = Prophet() m.fit(df) 然后在dataframe(上面df)上进行预测，dataframe包含要进行预测的日期，按你希望预测的天数，将数据延伸(原数据是2007-12-10到2016...可以通过使用Prophet.make_future_dataframe方法指定天数。...上图是一个整体的预测结果图，它包含了从历史数据的时间起点到期望预测的未来时间终点的结果。图中的ds坐标表示时间，y坐标对应预测值。...图中的黑点表示已知的历史数据，由图上我们很容易发现数据中的异常点，蓝色曲线表示模型的预测值。仔细查看蓝色曲线，我们可以发现，曲线轮廓的上下边界有浅蓝色区域，它表示模型预测值的上、下边界。...在评估结果时，我们将蓝色曲线的预测值视作主预测值，上、下边界的预测值作为参考。 如果要查看预测组件，可以使用Prophet.plot_components方法。
可以使用以下interval_width参数（默认为80％）设置不确定区间的宽度： # Python forecast = Prophet(interval_width=0.95).fit(df).predict...以下使用快速入门中的Peyton Manning前六个月的数据： # Python m = Prophet(mcmc_samples=300) forecast = m.fit(df).predict(...在Python中可以使用 m.predictive_samples(future)方法访问获取原始后验预测样本，或者在R语言中用 predictive_samples(m, future)。...prophet使用的底层PyStan在Windows下中存在问题，这使得MCMC采样速度极慢。...在Windows中使用MCMC采样的最佳选择是使用R语言来实现，如果选择用python实现，那么需要在Linux下。
是加法季节性，论文中公式为y(t) = g(t) + s(t) + h(t)，这意味着季节性的影响是以加法的方法加到趋势中以获得预测。...下面预测航空旅客数量的时间序列是加法季节性不起作用的一个例子： # Python df = pd.read_csv('.....任何添加的季节性或额外的回归量将默认使用seasonality_mode设置的内容，但可以通过指定mode='additive'或mode='multiplicative'作为参数来覆盖seasonality_mode...例如，以下内置季节性设置为乘法，但是可以把季节性quarterly和额外回归量regressor设置为加法： # Python m = Prophet(seasonality_mode='multiplicative...参考资料： https://facebook.github.io/prophet/docs/multiplicative_seasonality.html
fbprophet是facebook开源的时序数据预测包，提供了简洁的python和R api，可以对时序数据做一些预测，也提供了有些简单的趋势分析。更多细节可以看下官方文档。...官方doc中给了一个数据集作为prophet的入门，这里我也只是按照官方的入门文档编写了的代码，很简单，只是把数据集换成了北京这8年来的每日温度数据，温度数我从网上爬取的，爬虫源码和数据可以从我github...，并不影响prophet的预测。...data = pd.read_csv('bjweather.csv') data = data.sort_values(by=['date']) data = data.reset_index() #...prophet的官方文档，我这里只简单提下部分数据。
日期特征没有等距间隔，这是因为数据是在一天中的某个时间存储的，而不是实时的。...此处我们假设为每天真实的确诊数据，以便分析和预测 模型预测 - Prophet Facebook 所提供的 prophet 算法不仅可以处理时间序列存在一些异常值的情况，也可以处理部分缺失值的情形，还能够几乎全自动地预测时间序列未来的走势...prophet 所做的事情就是： 输入已知的时间序列的时间戳和相应的值； 输入需要预测的时间序列的长度； 输出未来的时间序列走势。 输出结果可以提供必要的统计指标，包括拟合曲线，上界和下界等。...在 Prophet 中，般可以设置以下四种参数： Capacity：在增量函数是逻辑回归函数的时候，需要设置的容量值。...如果不想设置的话，使用 Prophet 默认的参数即可。
而对于时间序列的分析以及建模目前也有非常多的技术，但相对散乱，本次FaceBook开源了Kats，它是第一个开发标准并连接时间序列分析各个领域的综合Python库，用户可以在这里探索其时间序列数据的基本特征...在上个月，FaceBook开园了一款新的分析时间序列数据的library--Kats，Kats是以款： 轻量级的、易于使用的、通用的时间序列分析框架； 包括 预测、异常检测、多元分析和特征提取/嵌入。...据我们所知，Kats是第一个用于一般时间序列分析的综合Python库，它提供了经典和高级的时间序列数据建模技术。 ? Kats ? 1....特征提取与嵌入：Kats中的时间序列特征（TSFeature）提取模块可以产生65个具有明确统计定义的特征，这些特征可以应用于大多数机器学习（ML）模型，如分类和回归。...使用的功能：Kats还提供了一组有用的实用程序，例如时间序列模拟器。 代 码 ? 01 预测案例 # !
，你可能已经注意到，时间序列经常会在其轨迹中发生突然变化。...但是，如果你希望更好地控制此过程（例如，Prophet忽略了一个趋势速率变化，或者在历史数据中的速率变化过拟合），那么你可以使用以下几个输入参数。...二、Prophet中的自动变化点检测 Prophet 首先指定大量可以更改速率的潜在变更点来检测变化点。...以下使用快速入门中的Peyton Manning维基页面访问数预测的例子。默认情况下，Prophet指定25个潜在变化点，这些变化更点均匀放置在前80％的时间序列中。...参考资料： https://facebook.github.io/prophet/docs/trend_changepoints.html
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 引言 去年Facebook开源了一套时序预测工具叫做Prophet。Prophet是一个预测时间序列数 据的模型。...在看完本篇文章后，你将会知道： Prophet有什么亮点 Prophet是怎么工作的 如何去使用Prophet 为什么会发布这套工具 预测是一项数据科学任务，是组织内许多活动的核心。...，因为预测需要丰富的经验以及专业的数据科学技能 在现实生活中，对高质量预测的需求往往要远远超过分析人员可以生产的速度。...如何使用Prophet 安装 因为Prophet已经发布在PyPI上了，所以我们可以通过pip进行安装： $ pip install fbprophet 我的是ubuntu16.10版本，软件大小为68.1MB...然后我们导入相关库以及数据： # Python import pandas as pd import numpy as np from fbprophet import Prophet df = pd.read_csv
在智能运维领域，趋势预测同样具有一定的理论意义和实际应用价值。 趋势预测在运维场景中的应用背景 在实时监控系统中会采集到大量的数据，有些数据具有周期性等时间特征，也称之为时间序列。...也就是说，当一个信息进入到LSTM中后，可以根据规则来判断其是否有用，只有符合要求的信息才会被留下，不符合的信息会被直接“遗忘”。这样序列数据在训练过程中的“记忆”问题就迎刃而解了。 ?...2.3 Prophet模型 facebook发布了prophet（“先知”）项目，它以更简单、灵活的预测方式获得与经验丰富的分析师相媲美的预测结果。...Prophet是Facebook发布的基于可分解（趋势+季节+节假日）模型的开源库。它让我们可以用更加简单、直观的参数进行高精度的时间序列预测，并且支持自定义季节和节假日因素的影响。 ?...= pd.read_csv('false.csv') sales_df.head() ?
可以通过观察dataframe中带有时间戳的ds列预测日以下数据的时间序列。...在这里，我们将使用每隔5分钟的数据（约塞米蒂国家公园的每日温度）做拟合： df = pd.read_csv('....有规律差距的数据 假设上面的数据集只有从12a到6a(零点到早上六点)的值： df2 = df.copy() df2['ds'] = pd.to_datetime(df2['ds']) df2 = df2...在这里，这意味着将future限制为从12a到6a的时间： future2 = future.copy() future2 = future2[future2['ds'].dt.hour < 6] fcst...参考资料： https://facebook.github.io/prophet/docs/non-daily_data.html
文章目录 prophet 安装 数据集下载 prophet 实战 导入包 pandas 读取 csv 数据 画个图 拆分数据集 从日期中拆分特征 使用 prophet 训练和预测 prophet 学到了什么...放大图 prophet 安装 prophet 是facebook 开源的一款时间序列预测工具包，直接用 conda 安装 fbprophet 即可 prophet 的官网：https://facebook.github.io...因为是逐小时统计的数据，只选两年的量就已经够多了 从日期中拆分特征 虽然 prophet 不需要我们手工提取特征，但我们还是可以自己试试 def create_features(df, label=None...首先颜色是按照小时取，所以每种颜色代表一个时辰 后三幅图的竖条上的颜色分布代表不同时间段的流量分布 有意义的信息主要来自散点的分布范围，可以看出： 每日的车流量呈现 M 型，意味着上下班高峰 一周中周末车要少些...一个月中有几天的下限要低于其它日子，这应该是周末 一年中有7月和9月的下限要低于其它月份，这应该和天气或者节假日有什么关联 使用 prophet 训练和预测 from fbprophet import
这里先介绍一款Facebook开源的时序利器：Kats Kats（Kits to Analyze Time Series）是一款轻量级、易于使用、可扩展和通用的框架，用于在Python中进行时序分析，...由Facebook开源的一款时序框架。...： 绘图 直接使用plot方法对Kats中的TimeSeriesData对象进行绘图 In [29]: air_ts.plot() plt.show() 基于Kats的预测 Kats目前是支持多种预测的算法...使用Prophet 建模拟合 + 预测的过程： In [30]: 下面的预测结果中：fcst是预测的均值，fcst_lower是预测的下限，fcst_upper是预测的上限 绘制预测结果的可视化图形...，蓝线是预测的结果 使用LSTM 使用LSTM模型再预测一次： In [33]: 对比Prophet和LSTM模型，我们发现：Prophet的趋势更好 多变量预测 导入数据 创建TimeSeriesData
本期作者：Eric Brown 本期编辑：Allen | 崙 系列1：我用Facebook开源神器Prophet，预测时间序列基于Python 数据基于标普500指数： import pandas as...Prophet在默认情况下为我们创建了变化点并将它们存储在.changepoints中。默认情况下，Prophet在初始数据集的80%中添加了25个变化点。...从上面的图表中我们可以看到，有相当多的变化点在10到20之间，它们的幅度非常小，在预测中最容易被忽视。...我们可以看到，通过手动设置我们的变化点与使用自动检测变化点相比，我们对模型进行了巨大的更改。除非你非常确定过去的趋势变化点，最好使用Prophet提供的默认值。...具体看一下未来的预测，Prophe告诉我们市场将继续上升，在预测期结束时应该在2750左右，区间从2000到4000左右。也许我们可以更准确地使用每周或每月的数据预测。
在本文中我们使用《Apex英雄》中数据分析的玩家活动时间模式，并预测其增长或下降。我们的数据来自https://steamdb.info，这是一个CSV文件。...这是根据星期来计算的每天玩家活动的小提琴图 这是每天中按小时分布的玩家活动图 小提琴图不仅可以显示一些汇总的统计数据，如最大值、最小值和中值，还可以直观地显示分布。...我们可以观察到，周末相对于工作日，尤其是周六和周日，分布更均匀。 玩家和twitch观看者在6月份的活动模式。 通过上图可以看到单变量时间序列有一个确定的模式。一天中可预测的上升和下降。...但是从视觉上看很难判断平均值和差异是否在变化，我们需要一种检查此问题的方法。尽管从移动平均线来看，我们可以看到大多数情况下的变化并不大，但是我们需要确保使用统计测试在统计上是有统计学意义的。...原始模型作为评估其他模型的基线。Facebook Prophet模型是由Facebook开发我们可以直接拿来使用，还有一个是我们根据已知特征（例如趋势和季节性等）的单变量的自回归模型。
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