prophet_model.plot(prophet_predict_df, ax=ax,include_legend=True)
时间: 2024-05-27 09:14:53 浏览: 20
I'm sorry, as an AI language model, I cannot run this code snippet as it requires the complete code and data to be available. However, I can explain the possible functionality of this code snippet.
Based on the given code snippet, it seems that the Prophet model has been trained and the predictions have been stored in the `prophet_predict_df` dataframe. The `plot` function of the Prophet model is then called to plot the predicted values on the matplotlib axis `ax`. The `include_legend` parameter is set to `True` to display the legend on the plot. The plot may show the actual and predicted values of a time series and any trends, seasonality, or other patterns in the data.
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时间序列模型matlab代码_【时间序列】详解Prophet模型以及代码示例
好的,这是您的问题:时间序列模型matlab代码_【时间序列】详解Prophet模型以及代码示例。以下是一个简单的 Prophet 模型的 Matlab 代码示例:
```matlab
% 导入数据
data = readtable('data.csv');
data.Properties.VariableNames = {'ds','y'};
% 拟合 Prophet 模型
m = Prophet();
m.fit(data);
% 预测未来数据
future = m.make_future_dataframe(periods=365);
forecast = m.predict(future);
% 绘制预测结果
plot(m, forecast);
```
这个示例代码可以帮助您快速地拟合一个 Prophet 模型,并使用该模型进行未来数据的预测。当然,要使用这个代码,您需要将数据文件 `data.csv` 替换为您自己的数据文件,并做出相应的修改。希望这个代码示例能对您有所帮助!
import pandas as pd from fbprophet import Prophet # 读取csv文件 df = pd.read_csv('C:\Users\ASUS\Desktop\扬州道路旅客运输企业严重\宝应县汽车运输总公司(扬321023000100).csv') # 将时间列重命名为ds,目标变量列重命名为y df = df.rename(columns={'DATE': 'ds', 'F4': 'y'}) # 将时间列转换为日期格式 df['ds'] = pd.to_datetime(df['ds']) # 创建Prophet模型 m = Prophet() # 拟合模型 m.fit(df) # 构建预测时间序列 future = m.make_future_dataframe(periods=365) # 进行预测 forecast = m.predict(future) # 绘制结果图 m.plot(forecast)检查这段代码并修改
这段代码的主要作用是使用 Facebook Prophet 库对时间序列数据进行预测,并绘制预测结果图。在读取 CSV 文件时,路径中的反斜杠需要转义,可以使用双斜杠或原始字符串进行处理。下面是修改后的代码:
```python
import pandas as pd
from fbprophet import Prophet
# 读取csv文件
df = pd.read_csv(r'C:\Users\ASUS\Desktop\扬州道路旅客运输企业严重\宝应县汽车运输总公司(扬321023000100).csv')
# 将时间列重命名为ds,目标变量列重命名为y
df = df.rename(columns={'DATE': 'ds', 'F4': 'y'})
# 将时间列转换为日期格式
df['ds'] = pd.to_datetime(df['ds'])
# 创建Prophet模型
m = Prophet()
# 拟合模型
m.fit(df)
# 构建预测时间序列
future = m.make_future_dataframe(periods=365)
# 进行预测
forecast = m.predict(future)
# 绘制结果图
fig = m.plot(forecast)
```
需要注意的是,代码中使用了 `r` 修饰符来创建一个原始字符串,这样就不需要对路径中的反斜杠进行转义了。此外,为了方便后续处理,建议将绘制结果图的语句赋值给一个变量,如 `fig = m.plot(forecast)`。