Machine Learning - FaceBook Prophet Library

Prophet Library

 

 

 

 

Prophet은 페이스북에서 공개한

 

Seasonal time series data를 분석할 수 있는 딥러닝 라이브러리다.

 

정확도가 높고 빠르며 직관적인 파라미터로

 

모델 수정이 용이하다는 장점을 갖고 있다.

 

prophet을 사용하기 위해서는

 

데이터의 ds(datestamp)와, 수치로 작성된 데이터자료(y)가 필요하다.

적정 기간 동안의 시세를 알고 있다면 추후 변동될 시세를 예측 할 수 있는 것이다.

 

 

 

# import libraries 
import pandas as pd  
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import random
import seaborn as sns
from fbprophet import Prophet

 

 

prophet 분석을 위해 두 컬럼만 가져온다.( Date, Average Price )

 

avocado_prophet_df = df[['Date','AveragePrice']]
avocado_prophet_df

 

 

Prophet 을 이용한 예측 수행

 

 

 

ds와 y로 컬럼명을 셋팅하자

 

avocado_prophet_df.columns = ['ds','y']
avocado_prophet_df.head()

 

 

 

변수로 만든다.

 

prophet = Prophet()

 

 

 

기존의 데이터로 학습시킨다.

 

prophet.fit(avocado_prophet_df)

 

 

 

예측하고자하는 기간을 정해서 비어있는 데이터 프레임 만들기

( 365일치를 예측해보자 )

 

future = prophet.make_future_dataframe(periods=365)

 

 

 

프로펫의 predict 함수에, 빈 데이터 프레임을 넣어서, 예측 데이터를 채운다.

 

forecast = prophet.predict(future)
forecas

 

 

 

차트로 확인한다.

 

prophet.plot(forecast)
plt.savefig('chart1.jpg')

# propthe.plot차트의 버그로인해 출력시 차트가 2개중복 출력되는데
# jpg로 저장하면 중복출력을 막을 수 있다.

 

 

prophet.plot_components(forecast)
plt.savefig('chart2.jpg')