[머신러닝] 타임시리즈 : Facebook의 Prophet() 활용

avocado_df.unique()

avocado_df['region']=='West'

avocado_df.loc[avocado_df['region']=='West']

avocado_df_sample = avocado_df.loc[avocado_df['region']=='West']

avocado_df_sample

 

# 날짜컬럼은 ds로 데이터는 y로 컬럼명을 세팅하기

avocado_df_sample= avocado_df_sample.rename(columns={'Date':'ds', 'AveragePrice' :'y'})

# 365일치 예측해서, 위의 데이터와 비교

# 24주 데이터도 예측

from fbprophet import Prophet

 

# 1. 변수로 만들기

 

prophet = Prophet()

# 2. 기존의 날짜와 데이터로 학습시키기

prophet.fit(avocado_df_sample)

 

# 3. 예측하고자 하는 기간을 정해서, 기간만 나와있는 데이터프레임 만들기

 

future1 = prophet.make_future_dataframe(periods=365) # 365일치

 

future2 = prophet.make_future_dataframe(periods=24, freq='W') # 24일치

 

# 4. 프로펫의 predict 함수를 이용해서 실제로 예측한다. 

 

forecast1 = prophet.predict(future1)  # 365일치의 결과 데이터 예측

forecast2 = prophet.predict(future2)  # 24일치의 결과 데이터 예측 

 

# 5. 차트로 확인하시오.  # 코랩에 사용시 버그로 같은 차트가 2개 나오는데, 이는 savefig을 사용하면 하나만 나온다.

 

# 365일 예측한 차트

prophet.plot(forecast1)

plt.savefig('chart3.jpg')

prophet.plot_components(forecast1)

plt.savefig('chart4.jpg')

# 24주를 예측한 차트

prophet.plot(forecast2)

plt.savefig('chart5.jpg')

prophet.plot_components(forecast2)

plt.savefig('chart6.jpg')