python中prophet模型对所有参数自动调参到最优代码

Prophet模型对所有参数自动调参到最优可能需要进行较长时间的计算，因此一般需要结合网格搜索等技术进行加速。

以下是一个基本的自动调参代码示例，其中使用了网格搜索和交叉验证来找到最优参数组合：

from fbprophet import Prophet
from fbprophet.diagnostics import cross_validation, performance_metrics
from sklearn.model_selection import ParameterGrid

# 读取数据并处理成Prophet所需的格式
df = pd.read_csv('data.csv')
df = df.rename(columns={'ds': 'ds', 'y': 'y'})

# 定义参数范围
params_grid = {'changepoint_prior_scale': [0.001, 0.01, 0.1],
               'seasonality_prior_scale': [0.1, 1, 10],
               'holidays_prior_scale': [0.1, 1, 10],
               'seasonality_mode': ['additive', 'multiplicative']}

# 定义交叉验证参数
cv_horizon = '30 days'
cv_period = '180 days'
cv_initial = '730 days'

# 定义最优性能指标
best_perf_metric = float('inf')

# 使用网格搜索找到最优参数组合
for params in ParameterGrid(params_grid):
    model = Prophet(**params)
    cv_results = cross_validation(model=model, horizon=cv_horizon, period=cv_period, initial=cv_initial)
    perf_metrics = performance_metrics(cv_results)
    metric_value = perf_metrics['mape'].mean()
    if metric_value < best_perf_metric:
        best_params = params
        best_perf_metric = metric_value

# 使用最优参数训练模型
model = Prophet(**best_params)
model.fit(df)

在这个例子中，我们首先定义了参数范围，并使用`ParameterGrid`函数生成了所有可能的参数组合。然后，我们依次尝试每个参数组合，并使用交叉验证和性能指标计算来评估模型。最后，我们选择具有最佳性能指标的参数组合，并使用这些参数训练模型。

需要注意的是，由于Prophet模型对所有参数进行自动调整可能需要较长时间的计算，因此在实际应用中，可能需要对参数范围进行限制、使用并行计算等方法来加快计算速度。