python使用prophet进行网格调参并预测5步的代码

以下是使用Prophet进行网格调参并预测5步的Python代码示例：

from fbprophet import Prophet
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import ParameterGrid

# 加载数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 定义参数网格
param_grid = {
    'changepoint_prior_scale': [0.01, 0.1, 0.5],
    'seasonality_prior_scale': [0.01, 0.1, 1.0],
    'holidays_prior_scale': [0.01, 0.1, 1.0],
    'seasonality_mode': ['additive', 'multiplicative']
}

# 创建参数组合
param_list = list(ParameterGrid(param_grid))

# 定义函数以创建Prophet模型并训练模型
def create_fit_model(param_dict, train_df):
    model = Prophet(**param_dict)
    model.fit(train_df)
    return model

# 定义函数以预测下5步
def predict_next_5(model, test_df):
    future = model.make_future_dataframe(periods=5)
    forecast = model.predict(future)
    return forecast[['ds', 'yhat']].tail()

# 执行网格搜索
result_list = []
for param_dict in param_list:
    try:
        model = create_fit_model(param_dict, df)
        forecast = predict_next_5(model, df)
        result_list.append({
            'param_dict': param_dict,
            'forecast': forecast
        })
    except:
        continue

# 选择最佳参数组合
best_result = max(result_list, key=lambda x: x['forecast']['yhat'].iloc[-1])

# 输出最佳参数组合和预测结果
print('Best params:', best_result['param_dict'])
print('Next 5 steps forecast:', best_result['forecast'])

在上述代码中，我们首先加载了数据集，然后定义了一个参数网格。接下来，我们使用ParameterGrid函数创建了一个参数组合，然后定义了两个函数：一个用于创建和拟合Prophet模型，另一个用于预测下5步。

接着，我们执行了网格搜索，对每个参数组合拟合Prophet模型并预测下5步，将结果存储在一个列表中。最后，我们选择最佳参数组合并输出预测结果。