prophet Saturating Forecasts饱和预测例子

系统管理员 2022-02-01 05:53 220阅读 0赞

# 一、例子代码 #

demo代码：[https://github.com/lilihongjava/prophet\_demo/tree/master/saturating\_forecasts][https_github.com_lilihongjava_prophet_demo_tree_master_saturating_forecasts]

# encoding: utf-8
    """
    @author: lee
    @time: 2019/5/13 15:26
    @file: main.py
    @desc: 
    """
    import pandas as pd
    from fbprophet import Prophet
    from pandas.plotting import register_matplotlib_converters
    
    
    def main():
        df = pd.read_csv('./data/example_wp_log_R.csv')
    
        df['cap'] = 8.5
    
        m = Prophet(growth='logistic')
        m.fit(df)
    
        register_matplotlib_converters()
        future = m.make_future_dataframe(periods=1826)
        future['cap'] = 8.5
        fcst = m.predict(future)
        fig = m.plot(fcst)
        fig.show()
    
        df['y'] = 10 - df['y']
        df['cap'] = 6
        df['floor'] = 1.5
        future['cap'] = 6
        future['floor'] = 1.5
        m = Prophet(growth='logistic')
        m.fit(df)
        fcst = m.predict(future)
        fig = m.plot(fcst)
        fig.show()
    
    
    if __name__ == "__main__":
        main()

# 二、逻辑增长模型(logistic growth) #

默认情况下，Prophet 使用线性模型来预测，在预测增长时，通常会出现最大可达点，例如总市场规模，总人口数等。这被称为承载能力，预测应该在这一点上饱和。

Prophet允许使用具有指定承载能力的逻辑增长模型(logistic growth)进行预测。以下使用维基百科上R语言访问量(取对数)的数据。

df = pd.read\_csv('../examples/example\_wp\_log\_R.csv')

使用该模型，必须指定承载能力即：cap，必须在一个新的列上指明

df\['cap'\] = 8.5

需要注意的是，cap必须为dataframe的每一行指定，cap 列的值不一定是常数，因为如果市场规模在增长，那么cap 可能也会增长。

然后我们像以前一样拟合模型，传递一个额外的参数growth='logistic'来指定 logistic growth：

m = Prophet(growth='logistic')  
m.fit(df)

我们像之前的例子一样为预测构造一个dataframe ，但我们还必须指定cap。我们将cap设置上面相同的值，并预测未来3年：

future = m.make\_future\_dataframe(periods=1826)  
future\['cap'\] = 8.5  
fcst = m.predict(future)  
fig = m.plot(fcst)

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzODczNDMx_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

logistic函数的隐式最小值为0，并且在0处饱和，就像在**cap**处饱和一样。也可以指定不同的饱和最小值。

# 三、**饱和最小值** #

逻辑增长模型模型还可以处理饱和最小值，使用floor与**cap**相同的方式来指定：

df\['y'\] = 10 - df\['y'\]  
df\['cap'\] = 6  
df\['floor'\] = 1.5  
future\['cap'\] = 6  
future\['floor'\] = 1.5  
m = Prophet(growth='logistic')  
m.fit(df)  
fcst = m.predict(future)  
fig = m.plot(fcst)

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzODczNDMx_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

要使用具有饱和最小值的logistic growth trend，还必须指定最大cap。

参考资料：

[https://facebook.github.io/prophet/docs/saturating\_forecasts.html][https_facebook.github.io_prophet_docs_saturating_forecasts.html]

[https_github.com_lilihongjava_prophet_demo_tree_master_saturating_forecasts]: https://github.com/lilihongjava/prophet_demo/tree/master/saturating_forecasts
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzODczNDMx_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220201/a91c16e555d24e25a50a98d8119b459a.png
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[https_facebook.github.io_prophet_docs_saturating_forecasts.html]: https://facebook.github.io/prophet/docs/saturating_forecasts.html