Бібліотека Prophet

У цьому прикладі ми завантажуємо дані про пасажирів авіакомпанії, готуємо їх для використання в моделі Prophet, створюємо та навчаємо модель, створюємо майбутні дати для прогнозування, робимо прогноз та візуалізуємо його.

from fbprophet import Prophet
import pandas as pd

# Завантаження даних
df = pd.read_csv('AirPassengers.csv')
df.head()

# Підготовка даних
df.columns = ['ds', 'y']
df['ds'] = pd.to_datetime(df['ds'])

# Створення та навчання моделі
m = Prophet()
m.fit(df)

# Створення майбутніх дат для прогнозування
future = m.make_future_dataframe(periods=365)
future.tail()

# Прогнозування
forecast = m.predict(future)
forecast[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']].tail()

# Візуалізація прогнозу
fig1 = m.plot(forecast)
fig2 = m.plot_components(forecast)

Результат роботи цього коду — графік з прогнозом кількості пасажирів авіакомпанії на майбутній період.

#Prophet // #theory // Python