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用python做未来的预测(数据预测怎么用python做)

发布日期:2021-12-25 22:10 作者:shunf外烟
外烟资讯

本期,边肖将为大家带来如何使用开源大规模预测工具Prophet in R的信息,文章内容丰富,将从专业角度进行分析和描述。希望你看完这篇文章能有所收获。

Prophet是脸书推出的开源大规模预测工具,可以用R和Python对时间序列数据进行预测。

在下面的例子中,使用了Peyton middot Manning维基百科主页日访问量的时间序列数据(2007/12/10 ndash;2016/01/20)。我们使用R中的Wikipediatrend包来获取这个数据集。这个数据集具有多季节周期性和增长率不断变化的特点,能够拟合具体日期等预言性的适用属性(如佩顿米多曼宁的决赛和超级碗),可以作为很好的例子。(注:佩顿米多;曼宁是美国足球的前四分卫)

在R中,prophet提供了一个Prophet函数来拟合模型,并返回一个模型对象,在该对象上可以执行“预测”和“绘制”操作。

注意:如果Windows系统的语言设置为中文,则r输出成分分析图时无法正常显示周效果。您可以使用sys。r中的setlocale ('LC _ all ',' English ')代码用于将环境更改为英语。

默认情况下,先知使用线性模型进行预测。在预测增长情况时,通常会有最高达* * *,比如市场总规模,总人口等等的极限值。这就是所谓的承载能力,所以在预测的时候,应该在接近这个值的时候达到饱和。

先知可以使用逻辑增长趋势模型来预测和指定承载能力。下面是一个用R语言访问维基百科主页(取对数)的例子。

如果趋势变化过拟合(即过于灵活)或欠拟合(即不够灵活),输入参数changepoint.prior.scale可用于调整稀疏先验的程度。默认情况下,此参数指定为0.05。

如果您需要专门为假日建模,则必须为此目的创建一个新的数据框,该数据框包含两列(假日假日和日期戳ds),每行分别记录假日的每次出现。

在上面的代码中,我们在决赛的日期数据框和超级碗的日期数据框中都记录了超级碗的日期。这将导致超级碗日期的效果在最终日期的影响下叠加两次。

一旦创建了这个数据框,就可以通过传入假日参数在预测中考虑假日效应。

在组件分析的图中,如下图所示,也可以看到节日效果。我们可以发现临近决赛日期有突破,但在超级碗日期更明显。

如果发现假日效果过拟合,通过设置参数holidays . previous . scale,可以调整prior scale使其平滑。默认情况下,该值为10。

与之前相比,假期效应的规模有所减弱,尤其是观测较少的超级碗。同样,还有另一个季节性参数previous . scale,可以用来调整模型对季节性的拟合程度。

预测时,不确定性主要来自三个部分:趋势的不确定性、季节效应估计的不确定性和观测值的噪声影响。

在预测中,不确定性* * *的来源在于未来趋势变化的不确定性。预言家假设“未来会有类似历史的趋势”。特别是,我们假设未来趋势的平均变化频率和幅度与我们观察到的历史值相同,从而预测趋势的变化,最终通过计算得到预测区间。

这种测量不确定度的方法具有以下特性:当变化率更灵活时(通过增加参数change point . previous . scale的值),预测的不确定度也会增加。原因是,如果在模型中加入更多历史数据的变化率,意味着我们认为未来会有更多的变化,这将使预测区间成为过度拟合的标志。

预测间隔的宽度(默认为80%)可以通过设置间隔来控制。宽度参数:

默认情况下,预言家只会返回趋势中的不确定性和观察噪音的影响。您必须使用贝叶斯抽样来获得季节效应的不确定性,这可以通过设置mcmc.samples参数(默认为0)来实现。

上述代码将* * *后验估计(MAP)替换为马尔可夫蒙特卡罗采样(MCMC),计算时间从10秒延长到10分钟。如果我们进行完全抽样,我们可以通过绘制以下图来看出季节效应的不确定性:

下面,我们使用之前使用的R语言的维基百科主页的日志访问数据进行建模和预测,但我们只使用时间间隔不完整的数据:

处理异常值* * *的方法是移除它们,而Prophet使能处理丢失的数据。如果历史数据中某一行的值为空,但该日期仍保留在数据框中,即要预测的日期的未来。

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