prophet
1.1.6 (PyPI publishing fix)
Обновление 2023 года. В этом сообщении блога мы обсуждаем наши планы на будущее Prophet: Facebook/Prophet в 2023 году и далее.
Пророк — это процедура прогнозирования данных временных рядов, основанная на аддитивной модели, в которой нелинейные тенденции соответствуют годовой, еженедельной и ежедневной сезонности, а также эффектам праздников. Лучше всего он работает с временными рядами, имеющими сильные сезонные эффекты, и историческими данными за несколько сезонов. Prophet устойчив к отсутствующим данным и изменениям тренда и обычно хорошо справляется с выбросами.
Prophet — это программное обеспечение с открытым исходным кодом, выпущенное командой Facebook Core Data Science. Он доступен для загрузки на CRAN и PyPI.
Prophet — это пакет CRAN, поэтому вы можете использовать install.packages .
install.packages( ' prophet ' )После установки можно приступать к работе!
install.packages( ' remotes ' )
remotes :: install_github( ' facebook/prophet@*release ' , subdir = ' R ' ) Вы также можете выбрать экспериментальный альтернативный бэкэнд stan под названием cmdstanr . После установки prophet следуйте этим инструкциям, чтобы использовать cmdstanr вместо rstan в качестве серверной части:
# 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 " ) В Windows для R требуется компилятор, поэтому вам нужно будет следовать инструкциям rstan . Ключевым шагом является установка Rtools перед попыткой установки пакета.
Если у вас есть собственные настройки компилятора Stan, устанавливайте его из исходного кода, а не из двоичного файла CRAN.
Prophet работает на PyPI, поэтому для его установки можно использовать pip .
python -m pip install prophetПосле установки можно приступать к работе!
Пророка также можно установить через conda-forge.
conda install -c conda-forge prophetЧтобы получать последние изменения кода по мере их слияния, вы можете клонировать этот репозиторий и выполнить сборку из исходного кода вручную. Это не гарантирует стабильность.
git clone https://github.com/facebook/prophet.git
cd prophet/python
python -m pip install -e . По умолчанию Prophet будет использовать фиксированную версию cmdstan (загрузив и установив ее при необходимости) для компиляции исполняемых файлов модели. Если это нежелательно и вы хотите использовать собственную существующую установку cmdstan , вы можете установить для переменной среды PROPHET_REPACKAGE_CMDSTAN значение False :
export PROPHET_REPACKAGE_CMDSTAN=False ; python -m pip install -e .Убедитесь, что установлены компиляторы (gcc, g++, build-essential) и инструменты разработки Python (python-dev, python3-dev). В системах Red Hat установите пакеты gcc64 и gcc64-c++. Если вы используете виртуальную машину, имейте в виду, что вам потребуется как минимум 4 ГБ памяти для установки Prophet и как минимум 2 ГБ памяти для использования Prophet.
Для использования cmdstanpy в Windows требуется Unix-совместимый компилятор C, например mingw-gcc. Если сначала установлен cmdstanpy, его можно установить с помощью команды cmdstanpy.install_cxx_toolchain .
y в истории, ошибка деления на ноль в метриках перекрестной проверки.NDArray[np.float_] на NDArray[np.float64] для совместимости с numpy 2.0. holidays на основе версии праздников 0.57.scaling аргументов для реализации Prophet() . Позволяет масштабировать minmax по y вместо масштабирования absmax (деление на максимальное значение). scaling='absmax' по умолчанию, сохраняя поведение предыдущих версий.holidays_mode в реализацию Prophet() . Позволяет регрессорам праздников иметь другой режим, чем регрессоры сезонности. holidays_mode принимает то же значение, что и seasonality_mode , если оно не указано, сохраняя поведение предыдущих версий.Prophet добавлены два метода: preprocess() и calculate_initial_params() . Их не нужно вызывать, и они не изменят процесс подбора модели. Их цель — обеспечить ясность предпринятых шагов предварительной обработки (масштабирование по y , создание ряда Фурье, масштабирование регрессора, установка точек изменения и т. д.) перед передачей данных в становую модель.extra_output_columns в cross_validation() . Пользователь может указать дополнительные столбцы из predict() для включения в конечный результат наряду с ds и yhat , например extra_output_columns=['trend'] .hdays устарел в прошлой версии и теперь удален. holidays на основе версии праздников 0.34.holidays пакет для загородного отдыха.holidays на основе версии праздников 0.25..predict() до 10 раз за счет удаления промежуточных созданий DataFrame.train() и predict() .construct_holiday_dataframe()holidays на основе версии праздников 0.18.pystan2 заменена на cmdstan + cmdstanpy .stan , расчете метрик перекрестной проверки, праздниках.holidays и pandasholidays и pandas .cmdstanpy теперь доступна на PythonПророк лицензируется по лицензии MIT.
