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如何将预言家的make_future_dataframe与多个回归变量一起使用?

要将预言家(Prophet)的make_future_dataframe与多个回归变量一起使用,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 导入所需的库和模块:
代码语言:txt
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from fbprophet import Prophet
import pandas as pd
  1. 创建Prophet模型的实例:
代码语言:txt
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model = Prophet()
  1. 创建包含历史数据的DataFrame,其中包含日期('ds')和目标变量('y'):
代码语言:txt
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df = pd.DataFrame()
df['ds'] = [date1, date2, ...]  # 日期数据
df['y'] = [value1, value2, ...]  # 目标变量数据
  1. 创建包含回归变量的DataFrame,其中每列代表一个回归变量:
代码语言:txt
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regression_vars = pd.DataFrame()
regression_vars['var1'] = [var1_value1, var1_value2, ...]  # 回归变量1数据
regression_vars['var2'] = [var2_value1, var2_value2, ...]  # 回归变量2数据
...
  1. 将回归变量与Prophet模型关联:
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for var in regression_vars.columns:
    model.add_regressor(var)
  1. 将历史数据拟合到模型中:
代码语言:txt
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model.fit(df)
  1. 创建预测时间范围的DataFrame:
代码语言:txt
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future = model.make_future_dataframe(periods=num_days)  # 预测未来的时间范围,num_days为需要预测的天数
  1. 将回归变量添加到未来时间范围的DataFrame中:
代码语言:txt
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future = pd.concat([future, regression_vars], axis=1)
  1. 进行预测:
代码语言:txt
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forecast = model.predict(future)

以上步骤将使您能够使用Prophet的make_future_dataframe方法与多个回归变量一起进行预测。请注意,这是一个概括性的回答,具体的实现细节可能会因数据和需求的不同而有所不同。

关于Prophet的更多信息和腾讯云相关产品,请参考腾讯云的文档和资源:

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