python fbprophet分段线性回归

时间: 2023-08-09 16:07:27 浏览: 312
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: ```python 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。
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