Facebook 开源多季节性时间序列数据预测工具：Prophet 快速入门 Quick Start

文中内容仅限技术学习与代码实践参考，市场存在不确定性，技术分析需谨慎验证，不构成任何投资建议。

Prophet 是一种基于加法模型的时间序列数据预测程序，在该模型中，非线性趋势与年、周、日季节性以及节假日效应相匹配。它最适用于具有强烈季节效应和多季历史数据的时间序列。先知对缺失数据和趋势变化具有很强的鲁棒性，通常能很好地处理异常值。

Prophet 是 Facebook 核心数据科学团队发布的开源软件。

快速开始

Python API

Prophet 遵循 sklearn 的模型 API。我们创建一个 Prophet 类的实例，然后调用它的 fit 和 predict 方法。

Prophet 的输入总是一个包含两列的数据框：ds 和 y。ds（日期戳）列应为 Pandas 期望的格式，理想情况下是日期的 YYYY-MM-DD 或时间戳的 YYYY-MM-DD HH:MM:SS。y 列必须是数值型，表示我们希望预测的测量值。

举个例子，我们来看 Peyton Manning 维基百科页面的每日浏览量的对数时间序列。我们使用 R 中的 Wikipediatrend 包抓取这些数据。Peyton Manning 提供了一个很好的示例，因为它展示了 Prophet 的一些特性，例如多重季节性、变化的增长率以及建模特殊日期（如 Manning 的季后赛和超级碗出场）的能力。CSV 文件可在此处获取。

首先，我们导入数据：

# Python
import pandas as pd
from prophet import Prophet

# Python
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/facebook/prophet/main/examples/example_wp_log_peyton_manning.csv')
df.head()

我们通过实例化一个新的 Prophet 对象来拟合模型。任何预测过程的设置都传递给构造函数。然后调用其 fit 方法并传入历史数据框。拟合应耗时 1-5 秒。

# Python
m = Prophet()
m.fit(df)

预测是在具有包含待预测日期的 ds 列的数据框上进行的。您可以使用辅助方法 Prophet.make_future_dataframe 获取一个扩展到未来指定天数的合适数据框。默认情况下，它还将包括历史日期，因此我们将看到模型拟合情况。

# Python
future = m.make_future_dataframe(periods=365)
future.tail()

predict 方法将为 future 中的每一行分配一个预测值，该值被命名为 yhat。如果您传入历史日期，它将提供样本内拟合。这里的 forecast 对象是一个新的数据框，包括带有预测的 yhat 列，以及组件和不确定性区间的列。

# Python
forecast = m.predict(future)
forecast[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']].tail()

您可以通过调用 Prophet.plot 方法并传入预测数据框来绘制预测图。

# Python
fig1 = m.plot(forecast)

如果您想查看预测组件，可以使用 Prophet.plot_components 方法。默认情况下，您将看到时间序列的趋势、年度季节性和周季节性。如果您包括节假日，您也会在这里看到它们。

# Python
fig2 = m.plot_components(forecast)

可以使用 plotly 创建预测和组件的交互式图表。您需要单独安装 plotly 4.0 或更高版本，因为它不会默认随 prophet 安装。您还需要安装 notebook 和 ipywidgets 包。

# Python
from prophet.plot import plot_plotly, plot_components_plotly

plot_plotly(m, forecast)

# Python
plot_components_plotly(m, forecast)

每个方法可用选项的更多详细信息可在文档字符串中找到，例如，通过 help(Prophet) 或 help(Prophet.fit)。

R API

在 R 中，我们使用常规的模型拟合 API。我们提供了一个执行拟合并返回模型对象的 prophet 函数。然后您可以在此模型对象上调用 predict 和 plot。

# R
library(prophet)

R[write to console]: Loading required package: Rcpp

R[write to console]: Loading required package: rlang

首先，我们读取数据并创建结果变量。与 Python API 一样，这是一个具有 ds 和 y 列的数据框，分别包含日期和数值。ds 列应为日期的 YYYY-MM-DD 或时间戳的 YYYY-MM-DD HH:MM:SS。如上所述，我们在这里使用 Peyton Manning 维基百科页面的对数浏览量，可在此处获取。

# R
df <- read.csv('https://raw.githubusercontent.com/facebook/prophet/main/examples/example_wp_log_peyton_manning.csv')

我们调用 prophet 函数来拟合模型。第一个参数是历史数据框。其他参数控制 Prophet 如何拟合数据，并在本文档的后续页面中描述。

# R
m <- prophet(df)

预测是在具有包含待预测日期的 ds 列的数据框上进行的。make_future_dataframe 函数接受模型对象和要预测的周期数，并生成一个合适的数据框。默认情况下，它还将包括历史日期，以便我们可以评估样本内拟合。

# R
future <- make_future_dataframe(m, periods = 365)
tail(future)

             ds
3265 2017-01-14
3266 2017-01-15
3267 2017-01-16
3268 2017-01-17
3269 2017-01-18
3270 2017-01-19

与 R 中的大多数建模过程一样，我们使用通用的 predict 函数来获取我们的预测。forecast 对象是一个包含预测值 yhat 列的数据框。它具有用于不确定性区间和季节性组件的附加列。

# R
forecast <- predict(m, future)
tail(forecast[c('ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper')])

             ds     yhat yhat_lower yhat_upper
3265 2017-01-14 7.818359   7.071228   8.550957
3266 2017-01-15 8.200125   7.475725   8.869495
3267 2017-01-16 8.525104   7.747071   9.226915
3268 2017-01-17 8.312482   7.551904   9.046774
3269 2017-01-18 8.145098   7.390770   8.863692
3270 2017-01-19 8.156964   7.381716   8.866507

您可以使用通用的 plot 函数通过传入模型和预测数据框来绘制预测图。

# R
plot(m, forecast)

您可以使用 prophet_plot_components 函数将预测分解为趋势、周季节性和年度季节性。

# R
prophet_plot_components(m, forecast)

可以使用命令 dyplot.prophet(m, forecast) 使用 Dygraphs 创建预测的交互式图表。

每个方法可用选项的更多详细信息可在文档字符串中找到，例如，通过 ?prophet 或 ?fit.prophet。该文档也可在 CRAN 上的参考手册中找到。

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