Prophet学习（一） Python API实现

s期望的格式，理想情况下YYYY-MM-DD表示日期，YYYY-MM-DD HH:MM:SS表示时间戳。y列必须是数字，并表示我们希望预测的测量值。在这个例子中， ds 列是日期，而 y 列是每天维基百科页面的访问量。 具体来说，我们可以利用Python的pandas库读取数据，然后将ds和y的列名改为日期戳和访问量。接着，创建Prophet类的实例，调用fit方法并传入数据帧作为参数，即可拟合模型。一旦模型已经拟合，我们可以使用predict方法来进行预测。预测结果将包含一个ds列和三个额外的列：yhat、yhat_lower和yhat_upper。其中，yhat列是预测的值，yhat_lower和yhat_upper列则表示对应值的置信区间。 Prophet还支持更加复杂的模型配置和时间序列分解方法，以及多种可视化工具来展示预测结果。值得注意的是，虽然Prophet可以处理缺失值，但在做出预测之前，我们应该尽可能地填充空缺数据以获得更准确的结果。 完整代码如下所示： ```python import pandas as pd from fbprophet import Prophet # load data df = pd.read_csv('data.csv') # rename columns df.columns = ['ds', 'y'] # create Prophet instance m = Prophet() # fit model m.fit(df) # make predictions future = m.make_future_dataframe(periods=365) forecast = m.predict(future) # plot forecast m.plot(forecast) ``` 总之，Prophet是一款强大的Python时间序列预测工具，提供简单易用的API和许多可视化工具，并且能够轻松处理各式各样的时间序列数据。