prophet
1.1.6 (PyPI publishing fix)
2023 年の最新情報: Prophet の将来に関する計画については、このブログ投稿で説明します: 2023 年以降の facebook/prophet
Prophet は、非線形傾向が年、週、日の季節性と休日の影響に適合する加算モデルに基づいて時系列データを予測する手順です。これは、強い季節的影響がある時系列や複数の季節の履歴データに最適に機能します。 Prophet はデータの欠落や傾向の変化に対して堅牢であり、通常は外れ値を適切に処理します。
Prophet は、Facebook のコア データ サイエンス チームがリリースしたオープンソース ソフトウェアです。 CRAN および PyPI でダウンロードできます。
Prophet は CRAN パッケージなので、 install.packagesを使用できます。
install.packages( ' prophet ' )インストール後、すぐに使い始めることができます。
install.packages( ' remotes ' )
remotes :: install_github( ' facebook/prophet@*release ' , subdir = ' R ' ) cmdstanrという実験的な代替 stan バックエンドを選択することもできます。 prophetインストールしたら、次の手順に従ってrstanの代わりにcmdstanrバックエンドとして使用します。
# R
# We recommend running this in a fresh R session or restarting your current session
install.packages(c( " cmdstanr " , " posterior " ), repos = c( " https://mc-stan.org/r-packages/ " , getOption( " repos " )))
# If you haven't installed cmdstan before, run:
cmdstanr :: install_cmdstan()
# Otherwise, you can point cmdstanr to your cmdstan path:
cmdstanr :: set_cmdstan_path( path = < your existing cmdstan > )
# Set the R_STAN_BACKEND environment variable
Sys.setenv( R_STAN_BACKEND = " CMDSTANR " )Windows では、R にはコンパイラが必要なため、 rstanが提供する指示に従う必要があります。重要な手順は、パッケージをインストールする前に Rtools をインストールすることです。
カスタム Stan コンパイラ設定がある場合は、CRAN バイナリではなくソースからインストールします。
Prophet は PyPI 上にあるため、 pip使用してインストールできます。
python -m pip install prophetインストール後、すぐに使い始めることができます。
Prophet は conda-forge を通じてインストールすることもできます。
conda install -c conda-forge prophetマージされた最新のコード変更を取得するには、このリポジトリのクローンを作成し、ソースから手動でビルドします。これは安定しているという保証はありません。
git clone https://github.com/facebook/prophet.git
cd prophet/python
python -m pip install -e .デフォルトでは、Prophet はモデルの実行可能ファイルをコンパイルするためにcmdstanの修正バージョンを使用します (必要に応じてダウンロードしてインストールします)。これが望ましくなく、独自の既存のcmdstanインストールを使用したい場合は、環境変数PROPHET_REPACKAGE_CMDSTAN Falseに設定できます。
export PROPHET_REPACKAGE_CMDSTAN=False ; python -m pip install -e .コンパイラー (gcc、g++、build-essential) と Python 開発ツール (python-dev、python3-dev) がインストールされていることを確認してください。 Red Hat システムでは、パッケージ gcc64 および gcc64-c++ をインストールします。 VM を使用している場合は、Prophet をインストールするには少なくとも 4GB のメモリが必要であり、Prophet を使用するには少なくとも 2GB のメモリが必要であることに注意してください。
Windows でcmdstanpyを使用するには、mingw-gcc などの Unix 互換の C コンパイラが必要です。 cmdstanpy が最初にインストールされている場合は、 cmdstanpy.install_cxx_toolchainコマンドを使用してインストールできます。
yが欠落している日付の予測、履歴、相互検証メトリクスのゼロ除算エラーが含まれます。NDArray[np.float_]をNDArray[np.float64]に変更しました。 holidaysデータを更新しました。Prophet()のインスタンス化に引数のscaling追加しました。 absmaxスケーリング (最大値で除算) の代わりに、 yでminmaxスケーリングを許可します。デフォルトではscaling='absmax'となり、以前のバージョンの動作が維持されます。Prophet()のインスタンス化に引数holidays_mode追加しました。休日リグレッサーに季節性リグレッサーとは異なるモードを設定できるようにします。指定されていない場合、 holidays_mode seasonality_modeと同じ値をとり、以前のバージョンの動作が維持されます。Prophetオブジェクトにpreprocess()とcalculate_initial_params()という 2 つのメソッドを追加しました。これらを呼び出す必要はなく、モデル フィッティング プロセスは変更されません。その目的は、データが stan モデルに渡される前に実行される前処理ステップ ( yスケーリング、フーリエ級数の作成、回帰子スケーリング、チェンジポイントの設定など) を明確にすることです。extra_output_columns cross_validation()に追加しました。ユーザーは、 predict()から追加の列を指定して、 dsおよびyhatとともに最終出力に含めることができます (例: extra_output_columns=['trend'] 。hdaysモジュールは最後のバージョンで非推奨となり、現在は削除されています。 holidaysデータを更新しました。holidaysパッケージのみに依存しています。holidaysデータを更新しました。.predict()が最大 10 倍高速化されました。train()およびpredict()パイプラインの速度が少なくとも 1.5 倍向上しました。construct_holiday_dataframe()のバグを修正しましたholidaysデータを更新しました。pystan2依存関係をcmdstan + cmdstanpyに置き換えました。stanモデル コード、相互検証メトリック計算、休日の改善。holidaysとpandasに関連するバグ修正holidaysとpandasパッケージの上流の変更に関連するバグを修正します。cmdstanpyバックエンドが Python で利用可能になりましたProphet は MIT ライセンスに基づいてライセンスされています。
