标签: facebook-prophet

我正在尝试 pip install fbprophet。我收到该错误：“需要 Microsoft Visual C++ 14.0” 它已被多次讨论（例如，需要Microsoft Visual C++ 14.0（无法找到 vcvarsall.bat） ），但似乎没有答案对我有帮助。

我的环境：

Windows 7的

Anaconda - 刚刚安装

Mirosoft VC 2017 - 刚刚安装（它不是 14 版，但它更新了 - 似乎无法从 MS 站点加载 14 (2015) 版）

MS VC Build Tools - 也刚刚安装

安装后计算机已重新启动

我在 python 中使用先知进行时间序列预测。拟合模型后，当我使用 plot_components(forecast) 绘制季节性分量时，我得到每个图的两个副本：趋势、每日季节性等的 2 个副本。知道为什么吗？

我最近开始在 python 中使用 fbprophet 包。我有过去 2 年的月度数据和未来 9 个月的预测。因为，我有每月数据，我只包括每年的季节性（先知（yearly_seasonality = True））。当我绘制组件时，趋势值似乎很好，但是，年度季节性值太高，我不明白为什么？季节性显示增加 300 或减少 -200。然而，在实际图表中，它在过去的任何几个月都没有发生 - 我能做些什么来纠正？

使用的代码如下：

m = Prophet(yearly_seasonality = True)
m.fit(df_bu_country1)
future = m.make_future_dataframe(periods=9, freq='M')
forecast = m.predict(future)
m.plot(forecast)
m.plot_components(forecast)

使用时model.plot(forecast)出现的图形有小标签和 x/y 值。

有没有办法自定义定制先知的人物？

我正在尝试使用 Gitlab CI 将我的代码（使用 fbprophet）部署为 EC2 实例。

我的requirements.txt文件：

-i https://pypi.org/simple
cmdstanpy==0.4
convertdate==2.2.1
cycler==0.10.0
cython==0.29.21; python_version >= '2.6' and python_version not in '3.0, 3.1, 3.2, 3.3'
ephem==3.7.7.1
fbprophet==0.6
holidays==0.10.3
joblib==0.16.0; python_version >= '3.6'
kiwisolver==1.2.0; python_version >= '3.6'
korean-lunar-calendar==0.2.1
lunarcalendar==0.0.9; python_version >= '2.7' and python_version < '4'
matplotlib==3.3.0; python_version >= '3.6'
numpy==1.19.1
pandas==1.0.5
pillow==7.2.0; python_version >= '3.5'
psycopg2-binary==2.8.5
pymeeus==0.3.7
pyparsing==2.4.7; python_version >= '2.6' and python_version not in '3.0, 3.1, 3.2, 3.3'
pystan==2.19.1.1
python-dateutil==2.8.1; python_version >= '2.7' and python_version not in …

当我通过以下代码使用 facebook 先知模型进行绘图时：

number_of_days_in_future = 20
future = m.make_future_dataframe(periods=number_of_days_in_future, freq="D") 
weekend = future[future['ds'].dt.dayofweek < 5  ]
prediction = m.predict(weekend)
m.plot(prediction)
plt.title("Prediction of Value")
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Value")
plt.show()

它显示了从历史数据开始的绘图，如下所示：

由于 Y 轴的范围很大，因此很难理解图中的值。

但如果我只预测几天。更容易理解 Y 轴的值，如下所示：

我的问题是：

1. 有什么办法可以让它不跨越那么大的范围吗？（如果我们可以忽略绘制阴影部分）
2. 有没有办法只绘制尾部预测部分？（我不想绘制整个历史数据）

我正在 Jupyter Notebook 中运行这段代码。一切都很顺利，但最后一行总是使内核崩溃（“内核似乎已经死亡。它将自动重新启动。”）。我在 Colab 中运行了它，效果很好。有任何想法吗？

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv("./vale3-limpo.csv")
data = data[["Date","Close"]]
data = data.rename(columns = {"Date":"ds","Close":"y"})
from fbprophet import Prophet
m = Prophet(daily_seasonality = True)
m.fit(data)

我正在尝试使用 Prophet 解决时间序列问题，但无法添加任何外部回归量。对于我尝试的每个变量，我不断收到相同的错误。我交叉检查了每个变量是否存在 NaN，我 100% 确定 NaN 值不存在。我正在遵循官方网站上的一般演练，我的代码看起来类似于以下内容，

m = Prophet(growth='linear',changepoint_prior_scale=0.01, holidays = holidays)
m.add_regressor('cols')
m.fit(train_X)

preds = m.make_future_dataframe(periods=24,freq='H')
preds['cols'] = df['cols']

f = m.predict(preds)

而且 df 数据框有足够的未来数据来进行预测。这个问题的根本原因可能是什么。

我有一个包含 84 个月销售额（从 01/2013 到 12/2019）的数据集 - 只是几个月，而不是几天。

Month 01 | Sale 1

Month 02 | Sale 2

Month 03 | Sale 3

....     |   ...

Month 84 | Sale 84

通过可视化看起来模型非常适合......但我需要检查它......

所以我的理解是 cross val 不支持 Months，所以我所做的是转换为使用它/天（尽管我的原始 df 中没有日期信息）...

我想在前五年（60 个月）内尝试我的模型，并在剩下的 2 年（24 个月）中查看模型的预测效果......

所以我做了类似的事情：

cv_results = cross_validation( model = prophet, initial='1825 days', period='30 days', horizon = '60 days')

这有意义吗？

我没有得到截止日期和预测期的概念

我正在尝试使用 Python 3.10.10 在 MacOS 10.15.5 上安装 FBProphet 模块。通过 pip 成功安装软件包后，我尝试导入模块 ( from prophet import Prophet)，但收到以下错误消息：

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
Cell In[4], line 2
      1 #Trying the FP Prophet model on the data
----> 2 from prophet import Prophet

File /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.10/lib/python3.10/site-packages/prophet/__init__.py:7
      1 # Copyright (c) 2017-present, Facebook, Inc.
      2 # All rights reserved.
      3 #
      4 # This source code is licensed under the BSD-style license found in the
      5 # LICENSE file in the root directory …