타임시리즈 데이터 분석을 위한 Prophet

prophet은 페이스북에서 만든 높은 시계열 예측 라이브러리이다.

prophet은 정확도가 높고 빠르며 직관적인 파라미터로 모델의 수정이 용이하다는 장점을 갖고있다.

 

prophet을 사용하기 위해서는 데이터의 ds(datestamp)와, 수치로 작성된 데이터자료(y)가 필요하다.

어떤 상품의 일정 기간 동안의 가격을 알고 있다면 미래의 가격 또한 예측 할 수 있는 것이다.

 

 

Prophet 사용법

데이터프레임의 date 컬럼을 'ds'로, 수치의 값을 y로 설정한 뒤 가격을 예측한다.

월 말을 ds로, 수치값을 y로  컬럼명 변경함

 

m = Prophet()  #프로펫 변수설정

m.fit(avocado_prophet_df) #프로펫을 학습시킨다.

future=m.make_future_dataframe(periods=365)  # 365일치를 예측할 것.

forecast=m.predict(future)

#예측이 필요하면 m.make_future_dataframe(periods=365)를 이용해서 빈 일자(미래)를 만들고 predict을 사용하는 것.

forecast

#yhat = y의 예측값이다.

 

prophet을 통해 y의 값을 시각화 할 수 있다.

 

 

• forecast 시각화

m.plot(forecast_36, xlabel= 'month', ylabel='crime rete')

plt.show()

 

• forecast component 시각화

m.plot_components(forecast_36)

plt.show()

 

 

 

공부를 하다가 정말 멋있게 정리해놓으신 블로거분을 찾았다.

zzsza.github.io/data/2019/02/06/prophet/

시계열 예측을 위한 Facebook Prophet 사용하기