#[自分用メモ]Prophetの使い方

Prophetの使い方

prophetをインストールする

!pip install fbprophet

インポート

import io
import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline
from fbprophet import Prophet

型を指定してCSV読み込み

df = pd.read_csv('Query.csv',dtype = {'ds':'object','y':'int'})

行削除

df.drop(index=[13,22])

デフォルトの使い方

予測モデルの作成

model = Prophet()
model.fit(df)

予測期間の指定

future_df = model.make_future_dataframe(periods = 365)

予測の作成

forecast_df = model.predict(future_df)

プロット

model.plot(forecast_df)

予測モデル

時系列 = トレンド + 周期性 + イベント

パラメータが直感的に理解できる

調整可能なパラメータ

①線形トレンド 'linear' or 非線形トレンド 'logistic'

ビジネスの時系列は基本的に非線形トレンド
成長上限が決まっている
成長初期段階では線形で近似できる

②変化点、変化点の数

③週周期と年周期

④イベント

非線形トレンドの指定

from fbprophet import Prophet

予測モデルの作成

model = Prophet(gwowth='logistic')

df['cap']に上限を指定

df['cap'] = 8.5

予測モデルの作成

model.fit(df)
future_df = model.mke_future_dataframe(365*5)
future_df['cap'] = 8.5
forecast_df = model.predict(future_df)

新製品発表などトレンド変化

model = Prophet(changepoints=['2013-01-31']
model.fit(df)

等間隔に変化点を置いて推定

n_changepoints=変化点の数

model = Prophet(n_changepoints=25)
model.fit(df)

週周期と年周期の指定

model = Prophet(weekly_seasonality=False,
yearly_seasonality=True)
model.fit(df)

不定期イベント

イベント日を列挙したデータフレームを用意する

horiday,ds,lower,upper
24時間テレビ,2015-08-22,0,1
クリスマス,2015-12-25,-1,0

イベント日のデータフレームを渡す

model = Prophet(holidays=event_dataframe)
model.fit(df)

評価指標

MAPE(平均絶対パーセント誤差) 実績から何%外れているか？

SHF

diagnosticsは日本語で診断

from fbprophet import diagnostics

精度検証をする。horizonに検証したい期間を入力する

cv = diagnostics.cross_validation(model, horizon='365 days')
cv.tail()

def cal_mape(df):
return((df['yhat'] - df['y']).div(df['y']).abs().sum()*(1/len(df)))

def all_metrics(df):
if 'yhat' not in df.columns:
raise ValueError(
'Please run Cross-Validation first before computing quality metrics.')

me = (df['yhat'] - df['y']).sum()/len(df['yhat'])
mse = (df['yhat'] - df['y']).pow(2).sum()/len(df)
rmse = np.sqrt((df['yhat'] - df['y']).pow(2).sum()/len(df))
mae = (df['yhat'] - df['y']).abs().sum()/len(df)
mpe = (df['yhat'] - df['y']).div(df['y']).sum()*(1/len(df))
mape = (df['yhat'] - df['y']).div(df['y']).abs().sum()*(1/len(df))

return {'ME':me, 'MSE':mse, 'RMSE': rmse, 'MAE': mae, 'MPE': mpe, 'MAPE': mape}

all_metrics(cv)

100日、150日、200日、250日のMAPEを算出する

def cal_some_mape(model):
some_mape = pd.DataFrame(columns=['horizon','mape'])
for i in range(100, 251, 50):
horizon = str(i) + ' days'
cv = diagnostics.cross_validation(model, horizon=horizon)
mape = cal_mape(cv)
series = pd.Series([i, mape], index=some_mape.columns)
some_mape = some_mape.append(series, ignore_index=True)
return some_mape

some_mape = cal_some_mape(model)