python怎么调用prophet模型

你可以使用以下代码调用 Prophet 模型：

from fbprophet import Prophet

# 创建 Prophet 模型
model = Prophet()

# 训练模型
model.fit(train_data)

# 预测未来数据
future = model.make_future_dataframe(periods=365)
forecast = model.predict(future)

# 输出预测结果
print(forecast[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']])

其中，train_data 是你的训练数据，可以是一个 Pandas DataFrame，包含两列：ds 表示时间，y 表示对应的数值。periods 表示预测未来的时间范围，可以根据需要进行调整。预测结果包含四列：ds 表示时间，yhat 表示预测值，yhat_lower 和 yhat_upper 表示预测值的下限和上限。

相关问题

python prophet模型

Prophet是Facebook开源的一款时间序列预测模型，可以预测趋势、季节性和节假日效应等。它采用了加法模型，将时间序列分解为趋势、季节性和节假日效应三个部分，然后对其进行建模和预测。Prophet还提供了多种可视化工具，方便用户对预测结果进行分析和展示。使用Prophet模型可以很方便地对时间序列数据进行建模和预测，特别适合对季节性强、周期性明显的数据进行预测。

python中prophet模型自动调参到最优代码

Prophet模型的自动调参可以使用`prophet.diagnostics.cross_validation`和`prophet.diagnostics.performance_metrics`两个函数来实现。

以下是一个基本的自动调参代码示例：

from fbprophet import Prophet
from fbprophet.diagnostics import cross_validation, performance_metrics

# 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'})

# 定义模型并设置参数范围
model = Prophet(changepoint_prior_scale=0.01, seasonality_prior_scale=10)
params_grid = {'changepoint_prior_scale': [0.001, 0.01, 0.1],
               'seasonality_prior_scale': [0.1, 1, 10]}

# 进行交叉验证并计算性能指标
cv_results = cross_validation(model=model, horizon='30 days', period='180 days', initial='730 days')
perf_metrics = performance_metrics(cv_results)

# 找到最优参数组合
best_params = perf_metrics[['changepoint_prior_scale', 'seasonality_prior_scale']].mean().to_dict()

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

在这个例子中，我们定义了一个Prophet模型并设置了两个参数的范围`changepoint_prior_scale`和`seasonality_prior_scale`。然后，我们使用`cross_validation`函数进行交叉验证，并使用`performance_metrics`函数计算性能指标。最后，我们从性能指标中找到平均最佳参数组合，并使用这些参数训练模型。

需要注意的是，这只是一个基本示例，实际上，还需要对其他参数进行调整，以确保使用的模型能够最好地适应数据。