使用fbprophet进行时间序列分析

一、什么是fbprophet

fbprophet是Facebook开源的预测工具，它可以帮助我们快速、准确地预测时间序列数据的趋势和季节性变化。fbprophet的模型基于拟合多个周期和非周期的季节性，并且能够自动检测特殊事件（例如节日）对于预测结果的影响。它与Python的数据科学生态系统密切集成，例如pandas、matplotlib和scikit-learn等。

fbprophet所提供的主要功能如下：

• 可预测性：对于给定的历史数据，能够自动检测和预测未来的趋势和季节性变化。
• 可解释性：对于每个预测结果，都能够提供详细的分解图表，以便了解到底哪些因素影响了预测结果。
• 可扩展性：尽管fbprophet在简单性和准确性方面都相对较好，但它也可以通过自定义季节性和非周期性来满足更复杂的时间序列分析需求。

二、如何使用fbprophet

使用fbprophet进行时间序列预测通常需要如下步骤：

• loading data
• 数据预处理
• 建立并拟合模型
• 进行预测和模型评估

以下代码演示了如何使用fbprophet进行股市指数预测：

import pandas as pd
from fbprophet import Prophet

# 加载数据
df = pd.read_csv('daily_stocks.csv')
df['ds'] = pd.to_datetime(df['date'])
df = df[['ds', 'close']].rename(columns={'close': 'y'})

# 建立并拟合模型
model = Prophet()
model.fit(df)

# 进行预测
future = model.make_future_dataframe(periods=365)
forecast = model.predict(future)

# 模型评估
fig = model.plot(forecast)

三、如何进行模型调整

当我们发现预测结果与实际数据存在巨大偏差时，需要进行模型调整。fbprophet的主要调整参数如下：

• seasonality_prior_scale：控制季节性的先验规模，如果值较大，则季节性特征将更具优先级。
• changepoint_prior_scale：控制时间突变的先验规模，如果值较大，则趋势将更加灵活。
• yearly_seasonality：布尔值，控制模型是否考虑年度季节性。
• weekly_seasonality：布尔值，控制模型是否考虑周季节性。
• daily_seasonality：布尔值，控制模型是否考虑日季节性。

以下代码演示了如何使用fbprophet进行模型调整：

import pandas as pd
from fbprophet import Prophet

# 加载数据
df = pd.read_csv('daily_stocks.csv')
df['ds'] = pd.to_datetime(df['date'])
df = df[['ds', 'close']].rename(columns={'close': 'y'})

# 建立并拟合模型
model = Prophet(changepoint_prior_scale=0.05, seasonality_prior_scale=10.0,
                yearly_seasonality=True, weekly_seasonality=True, daily_seasonality=True)
model.fit(df)

# 进行预测
future = model.make_future_dataframe(periods=365)
forecast = model.predict(future)

# 模型评估
fig = model.plot(forecast)

四、如何处理多变量时间序列

如果数据集包含多个变量，那么我们可以使用fbprophet的多变量模型来进行预测。在多变量模型中，我们需要将所有变量一起传递给model.add_regressor() 方法来让fbprophet建立模型。以下是一个示例：

import pandas as pd
from fbprophet import Prophet

# 加载数据
df = pd.read_csv('multi_var_time_series.csv')
df['ds'] = pd.to_datetime(df['date'])
df = df[['ds', 'y1', 'y2']]

# 建立并拟合模型
model = Prophet()
model.add_regressor('y2')
model.fit(df)

# 进行预测
future = model.make_future_dataframe(periods=365)
future['y2'] = df['y2'].values
forecast = model.predict(future)

# 模型评估
fig = model.plot(forecast)

五、使用fbprophet进行交叉验证

为了评估fbprophet模型的预测性能，我们可以使用交叉验证技术。给定一个历史时间段，我们将其分为训练数据和测试数据。训练数据用来训练模型，测试数据用来评估预测结果与实际结果之间的误差。

import pandas as pd
from fbprophet import Prophet
from fbprophet.diagnostics import cross_validation

# 加载数据
df = pd.read_csv('daily_stocks.csv')
df['ds'] = pd.to_datetime(df['date'])
df = df[['ds', 'close']].rename(columns={'close': 'y'})

# 进行交叉验证
cv_results = cross_validation(Prophet(), initial='730 days', period='180 days', horizon='365 days', data=df)

# 输出误差评估
from fbprophet.diagnostics import performance_metrics
print(performance_metrics(cv_results))

六、结论

fbprophet是一个方便易用且功能强大的时间序列分析工具。它具有很强的可解释性和可扩展性，能够帮助我们快速、准确地预测时间序列数据的趋势和季节性变化。在实际使用中，我们需要根据数据集的特点和预测要求进行模型选择和参数调整，以达到最佳的预测效果。