Prophet untuk Peramalan Automatik
Facebook Prophet, titik perubahan trend, kesan cuti, selang ketakpastian, pengesahan silang.
Prophet untuk Peramalan Automatik ialah pelajaran Pelajari AI dengan Python percuma di CoddyKit. Ini ialah pelajaran 3 daripada 4. Sebanyak 3 pelajaran dalam laluan pembelajaran ini boleh dibaca sepenuhnya secara percuma — selepas itu, CoddyKit PRO membuka akses kepada semua pelajaran, serta latihan praktikal dengan penyunting kod terbina dalam dan tutor kecerdasan buatan yang tersedia 24/7. Pelajaran ini merupakan sebahagian daripada laluan pembelajaran Pelajari AI dengan Python, dan kemajuan anda disegerakkan merentas web serta aplikasi CoddyKit. Kursus Pelajari AI dengan Python merangkumi sejumlah 4 pelajaran.
Apakah Prophet?
Prophet ialah pustaka ramalan sumber terbuka daripada Meta. Ia memadankan arah aliran, kemusiman dan kesan cuti secara automatik, mengendalikan data yang hilang serta pencilan dengan baik, dan memerlukan penalaan yang jauh lebih sedikit berbanding ARIMA, menjadikannya amat sesuai untuk ramalan perniagaan.
Memasang dan Mengimport
Prophet hanya memerlukan satu pengimportan selepas dipasang.
# pip install prophet
from prophet import Prophet
import pandas as pdFormat DataFrame yang Diperlukan
Prophet memerlukan tepat dua lajur: ds (cap tarikh) dan y (nilai yang hendak diramal). Menamakan semula lajur anda kepada nama ini adalah wajib.
df = df.rename(columns={"date": "ds", "sales": "y"})
df["ds"] = pd.to_datetime(df["ds"])
print(df.head())Mencipta Model
Bina contoh Prophet, dan jika perlu pilih cara kemusiman bergabung dengan arah aliran. multiplikatif sesuai untuk siri yang turun naik kemusimannya meningkat bersama arasnya.
m = Prophet(seasonality_mode="multiplicative")Kemusiman Aditif berbanding Multiplikatif
Lalai ialah aditif (amplitud kemusiman yang malar). Gunakan multiplikatif apabila puncak menjadi lebih besar apabila arah aliran meningkat, seperti jualan yang turun naik lebih banyak pada tahun dengan jumlah jualan tinggi.
Memadankan Model
Panggil fit pada DataFrame yang telah disediakan. Prophet menganggarkan titik perubahan arah aliran dan komponen kemusiman secara automatik.
m.fit(df)Membina DataFrame Masa Hadapan
make_future_dataframe memanjangkan indeks tarikh ke hadapan supaya Prophet mengetahui tarikh yang hendak diramalkan.
future = m.make_future_dataframe(periods=90, freq="D")
print(future.tail())Menjana Ramalan
predict mengembalikan DataFrame dengan yhat (ramalan) serta sempadan ketidakpastian yhat_lower dan yhat_upper.
forecast = m.predict(future)
forecast[["ds", "yhat", "yhat_lower", "yhat_upper"]].tail()Melukis Graf Ramalan
Prophet menyediakan graf terbina dalam: ramalan dengan ketidakpastian serta graf komponen yang memisahkan arah aliran dan setiap kemusiman.
fig1 = m.plot(forecast)
fig2 = m.plot_components(forecast)Menambah Cuti dan Pemboleh Ubah Regresi
Anda boleh mendaftarkan cuti negara atau peristiwa tersuai, serta menambah pemboleh ubah penerang tambahan dengan add_regressor, yang sering meningkatkan ketepatan bagi data perniagaan.
m.add_country_holidays(country_name="US")
m.add_regressor("promo_flag")Pengesahan Silang
Prophet melakukan pengesahan melalui cross_validation berasaskan asal bergulir, kemudian performance_metrics melaporkan RMSE, MAE dan MAPE merentasi ufuk ramalan.
from prophet.diagnostics import cross_validation, performance_metrics
cv = cross_validation(m, initial="365 days",
period="90 days", horizon="90 days")
performance_metrics(cv).head()Semakan Pantas
Uji pengetahuan Prophet anda.
Imbas Kembali
Anda telah menggunakan Prophet: menamakan semula lajur kepada ds dan y, mencipta Prophet(seasonality_mode="multiplicative"), menggunakan fit, membina bingkai masa hadapan dengan make_future_dataframe, menggunakan predict, melukis graf dan mengesahkan model dengan cross_validation. Seterusnya: ramalan LSTM.
Pelajari Python dengan tutor kecerdasan buatan — percuma
Tulis dan jalankan kod sebenar dalam pelayar anda, dapatkan bantuan segera daripada tutor kecerdasan buatan yang tersedia 24/7, dan sambung semula dari tempat anda berhenti di web atau dalam aplikasi.
- Kursus
- 53
- Pelajaran
- 225
Soalan Lazim
Adakah pelajaran “Prophet untuk Peramalan Automatik” percuma?
Ya — sebanyak 3 pelajaran dalam laluan pembelajaran Pelajari AI dengan Python, termasuk “Prophet untuk Peramalan Automatik”, boleh dibaca sepenuhnya secara percuma di web ini. Selepas itu, CoddyKit PRO membuka akses kepada semua pelajaran, serta latihan interaktif dengan penyunting kod terbina dalam dan tutor kecerdasan buatan yang tersedia 24/7. Kursus Pelajari AI dengan Python merangkumi sejumlah 4 pelajaran.
Apakah yang akan saya pelajari dalam “Prophet untuk Peramalan Automatik”?
Facebook Prophet, titik perubahan trend, kesan cuti, selang ketakpastian, pengesahan silang. Anda berlatih Pelajari AI dengan Python menggunakan kod praktikal yang dijalankan terus dalam pelayar, manakala tutor kecerdasan buatan 24/7 menjawab soalan anda semasa anda mengikuti pelajaran.
Adakah saya memerlukan pengalaman untuk memulakan Pelajari AI dengan Python?
Tiada pengalaman terdahulu diperlukan. Pembelajaran Pelajari AI dengan Python di CoddyKit disusun untuk pelajar daripada peringkat pemula hingga lanjutan, jadi anda boleh bermula di sini atau dari awal dan belajar mengikut kadar anda sendiri. Ini ialah pelajaran 3 daripada 4.
Berapa lamakah pelajaran “Prophet untuk Peramalan Automatik” diambil?
Kebanyakan pelajaran CoddyKit mengambil masa kira-kira 5–10 minit. Setiap pelajaran ringkas dan interaktif, jadi anda boleh membuat kemajuan secara berterusan dan menyambung tepat dari tempat anda berhenti di web atau aplikasi.
Bolehkah saya menulis dan menjalankan kod dalam pelajaran Pelajari AI dengan Python ini?
Ya. Setiap pelajaran Pelajari AI dengan Python menyertakan penyunting kod terbina dalam, jadi anda boleh menulis dan menjalankan kod sebenar terus dalam pelayar serta menerima maklum balas kecerdasan buatan serta-merta — tanpa memerlukan persediaan setempat.
Semua pelajaran dalam kursus ini
- Komponen Siri Masa dan Kepegunan
- Model ARIMA dan SARIMA
- Prophet untuk Peramalan Automatik
- LSTM untuk Peramalan Siri Masa