python使用prophet进行网格调参并预测5步的代码
时间: 2024-02-19 16:03:09 浏览: 25
以下是使用Prophet进行网格调参并预测5步的Python代码示例:
```python
from fbprophet import Prophet
from sklearn.model_selection import ParameterGrid
import pandas as pd
# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 网格调参
params = {
'changepoint_prior_scale': [0.01, 0.1, 1],
'seasonality_prior_scale': [0.01, 0.1, 1],
'seasonality_mode': ['additive', 'multiplicative']
}
param_grid = ParameterGrid(params)
best_mse = float('inf')
best_params = {}
for param_combination in param_grid:
model = Prophet(**param_combination)
model.fit(df)
future = model.make_future_dataframe(periods=5, freq='d')
forecast = model.predict(future)
mse = ((forecast.yhat[-5:] - df.y[-5:]) ** 2).mean()
if mse < best_mse:
best_mse = mse
best_params = param_combination
# 使用最佳参数进行预测
best_model = Prophet(**best_params)
best_model.fit(df)
future = best_model.make_future_dataframe(periods=5, freq='d')
forecast = best_model.predict(future)
# 打印预测结果
print(forecast[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']].tail())
```
注意:在运行此代码之前,需要先安装 `fbprophet` 和 `scikit-learn` 库。此外,需要将数据保存在名为 `data.csv` 的文件中,其中包含 `ds` 和 `y` 两列,分别表示日期和对应的值。