error: command 'gcc' failed with exit status 1
https://github.com/lilihongjava/prophet_demo/tree/master/diagnostics
传统的时间序列算法很多,例如AR、MA、ARIMA等,对于非专业人员来说显得很难上手。而Prophet相对来说就友好多了,而且预测效果又很不错,所以用它来预测时间序列数据再适合不过了。本文主要参考基于facebook的时间序列预测框架prophet的实战应用[1]。
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/148288.html原文链接:https://javaforall.cn
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。
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上找到。
预测通常被认为是报告的发展。报告可以帮助我们回答,发生了什么事?预测有助于回答下一个逻辑问题,将会发生什么?
注意:设置东8区,FROM python:3.6.8-slim默认的时区是国外的时区
安装完Anaconda后配置清华镜像 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes
在新型冠状病毒感染的肺炎疫情牵动社会人心的关键时刻,本文将利用数据分析、数据挖掘、机器学习相关方法,围绕疫情态势展示、疫情走势预测进行分析,挖掘复杂异构多源数据之间的关联关系,以形象生动的方式呈现给大家,为夺取防控疫情的胜利贡献力量!
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,以及如何评估一个由Prophet库所搭建的时间序列预测模型的性能。
https://github.com/lilihongjava/prophet_demo/tree/master/trend_changepoints
10月份的北京,仿佛酷热的夏季戛然而止,然后变成了春夏秋冬随机播放的模式,与往年不同的是今年很多人都在说“今年比去年冷多了”。 之前网络上就在传受拉尼娜现象的影响,今年会是个冷冬,似乎大家早已将今年的冬天和冷关联在了一起。 那问题就来了,今年的冷是真冷还是“冷冬”给大家的心理暗示?
股票市场周期是股票市场长期的价格模式,通常与商业周期有关。 它是技术分析的关键,其中投资方法基于周期或重复的价格模式。 如果我们对股市周期有了更好的理解,我们总能以相对低的价格买入并在每个周期以相对较高的价格卖出,将始终获得正的回报。当然,股票市场没有什么策略可以永远赚钱,但我们基于Python,可以帮助我们更深入、快速地了解隐藏在股市中的周期。
Anaconda Notebook本身已经是一个很好的工具,非常适用于学习,不过在企业中应用时,该工具总感觉差了一点,经常需要安装各种包,而有些包未必能通过conda进行安装。因此,我们通过Docker镜像来构建满足自己的机器学习或者深度学习环境,尽量减少大家在环境安装上浪费的时间。
去年我们整理了一些用于处理时间序列数据的Python库,现在已经是2022年了,我们看看又有什么新的推荐
来源:专知本文为书籍介绍,建议阅读5分钟本书以问题解决式的方法讲解如何实际实现Python时间序列分析和建模的各种概念,从数据读取和预处理开始。 本书以问题解决式的方法讲解如何实际实现Python时间序列分析和建模的各种概念,从数据读取和预处理开始。 本章首先介绍使用AR(自回归)、MA(移动平均)、ARMA(自回归移动平均)和ARIMA(自回归综合移动平均)等统计建模方法进行时间序列预测的基本原理。接下来,您将学习使用不同的开源包(如fbprophet、stats model和sklearn)进行单变量
时间序列分析建模是数据科学和机器学习的一个重要的领域,在电子商务、金融、供应链管理、医学、气象、能源、天文等诸多领域有着广泛的应用。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,预测未来值,监视异常,并将其合并到ML模型和pipeline中。
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
实践不同的输入数据,输出预测结果还不不太稳定,很现实差距挺大,是最近黑天鹅事件较多吗?
https://github.com/lilihongjava/prophet_demo/tree/master/seasonality_holiday_effects__regressors
https://github.com/lilihongjava/prophet_demo/tree/master/multiplicative_seasonality
demo代码:https://github.com/lilihongjava/prophet_demo/tree/master/saturating_forecasts
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。 它基于一个自加性模型,用来拟合年、周、季节以及假期等非线性趋势。 它在至少有一年历史数据的日常周期性数据,效果最好。 Prophet对缺失值,趋势的转变和大量的异常值是有极强的鲁棒性。Prophet中文翻译是:“先知”。名字还是挺贴切的。在看完本篇文章后,你将会知道:
https://github.com/lilihongjava/prophet_demo/tree/master/uncertainty_intervals
https://github.com/lilihongjava/prophet_demo/tree/master/outliers
Pandas 提供了强大的时间序列处理功能,使得对时间序列数据进行高级分析变得更加灵活和方便。在本篇博客中,我们将深入介绍 Pandas 中的高级时间序列分析技术,并通过实例演示如何应用这些功能。
###############################################################
(二)Prophet 预测模型 class,与官方 Prophet 结构相似,但不继承
如果是 Windows 系统,需要按照 rstan 提供的教程给 R 安装一个编译器。其中,最为关键的一步就是先安装 Rtools 。
前面我们介绍了如何使用Prophet和LSTM,不知道你们发现了没有,前者似乎太简单了,后者呢好像又很复杂。那有没有什么很好的方法能很好的中和下呢?
https://github.com/lilihongjava/prophet_demo/tree/master/non-daily_data
选自towardsdatascience 作者:William Koehrsen 机器之心编译 参与:Jane W、蒋思源 作为探索时间序列的第一步,Python 中的加法模型是必经之路。本文使用Facebook 开发的预测工具Prophet和金融数据集探索如何对时序数据进行建模与分析。加法模型可以快速构建与部署,并解释和预测不确定性,是我们进一步采用LSTM等深度模型进行建模的基础。 时间序列是我们日常生活中最常见的数据类型之一。金融产品价格、天气、家庭能源使用量、甚至体重都具有变化规律。几乎每个数据科学
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。
在这篇文章中,我将利用stocker模块,演示如何进行数据分析的,你可以从Github仓库中获得这个模块的代码:https://github.com/WillKoehrsen/Data-Analysis/tree/master/stocker。
版权声明:博主原创文章,微信公众号:素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”,谢谢合作!! https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/57419862
1、Excel的a列是年月,b列是本年月销售额。写一个Python程序,读取Excel,计算单元格某个年月后面6个月销售额累计值,用指数平滑的时间序列预测某个年月后面6个月销售额累计值。将年月、本年月销售额、后6个月销售额累计值、预测6个月销售额累计值记录到新Excel表格。
在前期推文Python中的时序分析工具包推荐(1)中介绍了时序分析的三个工具包,分别侧重于时序特征工程、基于sklearn的时序建模和更为高级的时序建模工具。今天,本篇再来介绍4个时序分析好用的工具包:Prophet、Merlion、Darts和GluonTS。
Prophet已经创建了所需的模型并匹配数据。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。在初始化prophet时,可以使用n_changepoints参数更改点的数量(例如,model= prophet (n_changepoints=30))
时间序列预测就是利用过去一段时间的数据来预测未来一段时间内的信息,包括连续型预测(数值预测,范围估计)与离散型预测(事件预测)等,具有非常高的商业价值。
在这篇文章中,科赛网后端研发工程师高朋首先介绍了 Cluster Auto Scaler 的主要设计、功能和他们对 Cluster-Autoscaler 的一些改动,使得这个组件可以支持预测性伸缩。
2020年开年爆发的新型冠状病毒,新的一年相信对于大家来说都是地狱模式开局,对于我本人也是如此,打乱了很多计划,有些不知所措,但是灾难面前,唯有同舟共济,对此我个人是乐观的,中华民族是不服输的民族,上下5000年历史,比这大的灾难比比皆是,但是我们依然屹立于此,依然活跃于世界舞台,这充分证明了中华民族的韧性,中国万岁;
Prophet是facebook开源的时间序列预测工具,使用时间序列分解与机器学习拟合的方法进行建模预测,关于prophet模型优点本文不再累述,网络上的文章也比较多了,各种可视化,参数的解释与demo演示,但是真正用到工业上大规模的可供学习的中文材料并不多。
O:小H,Prophet只根据时间趋势去预测,会不会不太准啊 小H:你这了解的还挺全面,确实,销售额虽然很大程度依赖于时间趋势,但也会和其他因素有关。如果忽略这些因素可能造成预测结果不够准确 小O:那有没有什么办法把这些因素也加进去呢? 小H:那尝试下LSTM吧~
趋势预测在很多应用场景中都会起到至关重要的作用,比如淘宝商家会考虑库存量应该保持在多少才能够满足客户需求,商场希望得知假期会迎来多大的客流量以安排系列活动,机场想要预测五一黄金周会有多大的客运量来做相应的应急部署等。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。
对于任何业务而言,基于时间进行分析都是至关重要的。库存量应该保持在多少?你希望商店的客流量是多少?多少人会乘坐飞机旅游?类似这样待解决的问题都是重要的时间序列问题。
无论我们是想预测金融市场的趋势还是用电量,时间都是我们模型中必须考虑的一个重要因素。例如,预测一天中什么时候会出现用电高峰是很有趣的,可以以此为依据调整电价或发电量。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云