六、Prophet1.原理Prophet是由Facebook开发的时间序列预测模型，专为处理具有强季节性、趋势变化以及缺失值和异常值的时间序列数据设计。它的核心思想是将时间序列数据分解为趋势、季节性和假期效应三个部分。2.核心公式推导：3.优缺点1）优点：适用于具有季节性

作者：老余捞鱼原创不易，转载请标明出处及原作者。写在前面的话：     在当今复杂多变的金融市场中，股票价格预测一直是投资者和分析师关注的焦点。本文旨在利用Prophet时间序列模型对股票价格趋势进行预测。Prophet模型是一种基于可分解的时间序列模型，由趋势项、季节

原文链接：https://tecdat.cn/?p=37228原文出处：拓端数据部落公众号分析师：KechenZhao本文将通过视频讲解，展示如何用Xgboost、ARIMA和Prophet对国际牛肉市场市场份额数据时间序列预测，并结合一个Python# ARIMA、XGBOOST、PROPHET和LSTM预测比特币价格实例的代码数据，为读者提供一

本文来源公众号“Coggle数据科学”，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。原文链接：Kaggle知识点：时序模型ProphetProphet 算法在时间序列中Prophet是Facebook开源的时间序列预测算法，可以有效处理节假日信息，并按周、月、年对时间序列数据的变化趋势进行拟合。https://facebook.g

原文链接：http://tecdat.cn/?p=7327原文出处：拓端数据部落公众号 您将学习如何使用Prophet（在R中）解决一个常见问题：预测公司明年的每日订单。  数据准备与探索Prophet最适合每日数据以及至少一年的历史数据。我们将使用SQL处理每天要预测的数据：  `select``date,

前言此前已经分析了，ARIMA模型在水质预测中的应用，今天用prophet模型测试下再水质预测中的效果。Prophet简介Prophet是Facebook于2017年开源的一个时间序列预测框架，特别适合于处理具有明显趋势性和季节性的数据。该模型设计初衷是为了让非专业的数据科学家也能轻松上手进

子日数据Prophet可以通过在ds列中传递带有时间戳的数据框来预测时间序列。时间戳的格式应该是YYYY-MM-DDHH：MM：SS-请参阅此处的示例csv。当使用子日数据时，每日季节性将自动匹配。这里我们将Prophet拟合为5分钟分辨率的数据（约塞米蒂的每日温度）：#Pythondf=pd.read_csv('https:/

异常值异常值可以影响Prophet的预测结果，主要有两种方式。下面的示例中，我们使用之前提到的R页面的日志化维基百科访问量数据进行预测，但添加了一段错误的数据：#Pythondf=pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/facebook/prophet/main/examples/example_wp_log_R_outl

趋势变化点你可能已经在文档的前面示例中注意到，实时时间序列经常会在其轨迹中出现突然的变化。默认情况下，Prophet将自动检测这些变化点，并使趋势适应相应的变化。然而，如果你希望对这个过程有更精细的控制（例如，Prophet错过了一个速率变化，或者在历史数据中过度拟合了速率变化），那么你可

快速开始PythonAPIProphet遵循sklearn模型API。我们创建一个Prophet类的实例，然后调用它的fit和predict方法。Prophet的输入始终是一个包含两列的数据框：ds和y。ds（日期时间戳）列应符合Pandas所期望的格式，最好是YYYY-MM-DD表示日期，或者YYYY-MM-DDHH:MM:SS表示时间戳。y列必须是数

一、安装在python环境安装python-mpipinstallprophet（译者注：当前最新版本是1.1.2，运行会报错，建议使用1.1.1）python-mpipinstallprophet==1.1.1从0.6版本开始，不再支持python2从版本1.0开始，PyPI上的软件包名称是"prophet"；在1.0版本之前，它的名称是"fbprophet"从1.1版

importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromfbprophetimportProphet#读取数据集data=pd.read_csv('network_traffic.csv')#将数据集的列名改为ds和ydata=data.rename(columns={'date':'ds','traffic_volume':'