Prophetを利用した時系列データの予測などやってみたので、備忘録も兼ねて
1. 環境
- OS: CentOS 7.9
- kernel: 3.10.0-1160.53.1.el7.x86_64
- Anaconda: 3-5.3.1
- jupyter: 4.4.0
2. OS最新化＆ツールインストール
いつものようにOSは最新化します。また開発ツールパッケージも入れましょう。
yum update -y
reboot
yum groupinstall 'Development Tools' -y
yum install wget -y
3. Anacondaインストール
下記サイトからAnaconda（Linuxインストール用スクリプト）をダウンロードしてインストールします。
wgetでダウンロードし、実行します。
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh
Please, press ENTER to continue
>>> # Enterを押す
Do you accept the license terms? [yes|no]
[no] >>> yes # yesとタイプしてEnterキーを押す
- Press ENTER to confirm the location
- Press CTRL-C to abort the installation
- Or specify a different location below
[/root/anaconda3] >>> # Enterを押す
in your /root/.bashrc ? [yes|no]
[no] >>> yes # yesとタイプしてEnterキーを押す
Do you wish to proceed with the installation of Microsoft VSCode? [yes|no]
>>> no # noとタイプしてEnterキーを押す
source ~/.bashrc
jupyter --version
4. 仮想環境の作成
Python環境に影響を与えずにモジュールの追加・入れ替えが可能となる仮想環境を利用します。取り急ぎ、作業用ディレクトリを作成します。
mkdir -p workspace/prophet
cd workspace/prophet
mkdir data
下記コマンドから仮想環境を作成しましょう。
conda create -n prophet python=3.8 jupyter
conda activate prophet
5. Prophet関連モジュールのインストール
Prophetを利用する上で必要となるモジュールをインストールしておきます。
conda install -c anaconda pandas
conda install -c anaconda matplotlib
conda install -c anaconda scikit-learn
conda install -c anaconda plotly
conda install -c conda-forge fbprophet
6. jupyter notebookの起動
下記コマンドを実行してjupyter notebookを起動させましょう。
firewall-cmd --add-port=8888/tcp --permanent
firewall-cmd --reload
jupyter notebook --allow-root --ip=*
7. ブラウザからアクセス
無事アクセスできました。
8. その他
次回はProphetを使った予測をしていきます。