python fbprophet分段线性回归

你可以使用 Python 中的 `fbprophet` 库进行分段线性回归。`fbprophet` 是一个用于时间序列预测的开源库，它基于加法模型和分段线性回归的思想。

下面是一个使用 `fbprophet` 进行分段线性回归的示例代码：

import pandas as pd
from fbprophet import Prophet

# 创建一个 dataframe 并加载时间序列数据
df = pd.read_csv('your_data.csv')

# 调整数据格式，确保有 'ds' 和 'y' 列
df['ds'] = pd.to_datetime(df['ds'])
df.rename(columns={'ds': 'ds', 'y': 'y'}, inplace=True)

# 创建 Prophet 模型
model = Prophet()

# 添加分段线性回归
model.add_seasonality(name='segment', period=365, fourier_order=5)

# 拟合模型
model.fit(df)

# 创建一个未来时间段的 dataframe
future = model.make_future_dataframe(periods=365)

# 进行预测
forecast = model.predict(future)

# 绘制预测结果
model.plot(forecast)

在这个示例中，你需要将你的时间序列数据存储在一个名为 `your_data.csv` 的文件中，并确保数据包含两列：'ds'（日期）和 'y'（目标值）。

通过调整 `add_seasonality` 方法中的参数，你可以自定义分段线性回归的行为。在示例中，我们使用了周期为 365 天的季节性成分，并设置了 Fourier 级数的阶数为 5。

最后，模型会生成一个 `forecast` 对象，其中包含了预测结果。你可以使用 `plot` 方法将预测结果可视化。

希望这个示例能对你有所帮助！如有任何问题，请随时提问。