标签: facebook-prophet

我正在研究一个多变量（100 多个变量）多步（t1 到 t30）预测问题，其中时间序列频率为每 1 分钟一次。该问题需要预测 100 多个变量之一作为目标。我很想知道是否可以使用 FB Prophet 的 Python API 来做到这一点。我能够仅使用目标变量和日期时间变量以单变量方式完成此操作。任何帮助和指导表示赞赏。请让我知道这个问题是否需要进一步的输入或澄清。

执行以下代码时出现以下错误：

代码： from fbprophet.plot import plot_plotly, plot_components_plotly

错误： Importing plotly failed. Interactive plots will not work.

我正在尝试使用安装先知
\n安装先知pip install prophet

一开始安装很顺利，但后来失败并出现以下错误

ERROR: Failed building wheel for prophet Failed to build prophet ERROR: Could not build wheels for prophet, which is required to install pyproject.toml-based projects

我使用以下技术：\nPython 3.11.0\npip 22.3\nwindows 11

我怀疑这个问题与 pyproject.toml 有关，但我不\xe2\x80\x99不知道它是什么以及如何安装它，请告诉我如何修复错误并正确安装先知

我试图用谷歌搜索现成的解决方案或建议，但我只在使用 pip 安装其他库时发现类似的错误

在答案中，人们建议安装另一个库，但在不同的主题中它是不同的

我想了解如果安装先知时出现错误我需要安装什么

我的构建在 Windows 10 上一直失败，无法在 anaconda 中安装 fbprophet，并显示以下消息：

ERROR conda.core.link:_execute(502): An error occurred while installing package 'conda-forge::automat-0.7.0-py_1'.
CondaError: Cannot link a source that does not exist. C:\Users\bharat.c.ruparel\AppData\Local\Continuum\anaconda3\Scripts\conda.exe

给出的命令是：

conda install -c conda-forge fbprophet

有没有人在 Windows 10 上成功安装过 fbprophet？如果是，请给出步骤。

谢谢。我也试过 pip install 但没有运气。我有一台 Mac 并设法在其上安装了 fbprophet，没有任何问题。

所有，

我的数据集如下所示。我正在尝试使用fbProphet或其他模型来预测未来6个月的“金额” 。但是我的问题是我想根据每个组（即A，B，C，D）预测未来6个月的数量。我不确定在python使用fbProphet或其他模型时该怎么做？我引用了fbprophet的官方页面，但我发现的唯一信息是“ Prophet”仅占据两列，一个是“ Date”，另一个是“ amount”。

我是python新手，因此对代码说明的任何帮助将不胜感激！

import pandas as pd
data = {'Date':['2017-01-01', '2017-02-01', '2017-03-01', '2017-04-01','2017-05-01','2017-06-01','2017-07-01'],'Group':['A','B','C','D','C','A','B'],
       'Amount':['12.1','13','15','10','12','9.0','5.6']}
df = pd.DataFrame(data)
print (df)

输出：

         Date Group Amount
0  2017-01-01     A   12.1
1  2017-02-01     B     13
2  2017-03-01     C     15
3  2017-04-01     D     10
4  2017-05-01     C     12
5  2017-06-01     A    9.0
6  2017-07-01     B    5.6

我有一个 FastAPI 应用程序，在本地运行时按预期工作，但是，当我尝试在 Docker 容器中运行时，出现“内部服务器错误”。这是我的应用程序的代码：

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
import pandas as pd
from fbprophet import Prophet

class Data(BaseModel):
    length: int
    ds: list
    y: list
    model: str
    changepoint: float = 0.5
    daily: bool = False
    weekly: bool = False
    annual: bool = False
    upper: float = None
    lower: float = 0.0
    national_holidays: str = None

app = FastAPI()

@app.post("/predict/")
async def create_item(data: Data):

    # Create df from base model
    df = pd.DataFrame(list(zip(data.ds, data.y)), columns =['ds', 'y']) …

我使用 cmdstanpy 而不是 pystan 运行 FBProphet。出于我的目的，我必须在 jupyter 笔记本中多次运行训练和预测，这会导致不断打印：

INFO:cmdstanpy:start chain 1
INFO:cmdstanpy:finish chain 1

当我必须为超过 10000 个模型运行此模型（我在更新训练集后单独预测每天的值）并打印 20000 行时，问题就出现了。这使得笔记本电脑速度极其缓慢。有什么方法可以阻止 FBProphet 打印这两行吗？

我尝试过的事情：

1. Verbose False 给出错误：

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-126-586e1241babb> in <module>
     17             model = Prophet(uncertainty_samples=True, weekly_seasonality = True, 
     18                             yearly_seasonality= True, changepoint_prior_scale = 0.5,
---> 19                             daily_seasonality=False, verbose = False)
     20             model.add_seasonality(name='monthly', period=30.5, fourier_order=2)
TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'verbose'

2. 如何控制fbprophet的输出？ 这不会抑制输出。

请指教。

我正在查看 Prophet 关于该add_regressors方法的文档，并发现了称为 a 的内容prior.scale，其解释为Float scale for the normal prior. If not provided, holidays.prior.scale will be used.。

我正在寻找有关这是什么/它如何影响预测以及如何评估/调整它设置的值的信息。

关于如何使用fbprophet库导出年度季节性趋势的任何想法？该plot_components()函数绘制趋势、每年和每周。我只想获得每年的值。

我正在尝试使用 Pip install 为 Python 安装 fbprophet，但失败了。我已经安装了 Pystan。

我可以使用 Anaconda Navigator 导入它吗？

有人可以帮忙吗。

fbprophet 的构建轮失败

Running setup.py clean for fbprophet
Failed to build fbprophet
Installing collected packages: fbprophet
  Running setup.py install for fbprophet ... error
    Complete output from command C:\ProgramData\Anaconda3\python.exe -u -c "import setuptools, tokenize;__file__='C:\\Users\\SJ-Admin\\AppData\\Local\\Temp\\pip-build-bsm4sxla\\fbprophet\\setup.py';f=getattr(tokenize, 'open', open)(__file__);code=f.read().replace('\r\n', '\n');f.close();exec(compile(code, __file__, 'exec'))" install --record C:\Users\SJ-Admin\AppData\Local\Temp\pip-kvck8fw1-record\install-record.txt --single-version-externally-managed --compile:
    running install
    running build
    running build_py
    creating build
    creating build\lib
    creating build\lib\fbprophet
    creating build\lib\fbprophet\stan_models
    Traceback (most recent call last):
      File "<string>", line 1, in <module> …