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其他源码

1.1.6 (PyPI publishing fix)

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Prophet：自动预测程序

2023 年更新：我们在这篇博文中讨论了 Prophet 的未来计划：facebook/prophet 2023 年及以后

Prophet 是一个基于加法模型预测时间序列数据的程序，其中非线性趋势与每年、每周和每日的季节性以及假期影响相匹配。它最适合具有强烈季节性影响的时间序列和多个季节的历史数据。 Prophet 对于缺失数据和趋势变化具有鲁棒性，并且通常能够很好地处理异常值。

Prophet 是 Facebook 核心数据科学团队发布的开源软件。它可以在 CRAN 和 PyPI 上下载。

重要链接

主页：https://facebook.github.io/prophet/
HTML 文档：https://facebook.github.io/prophet/docs/quick_start.html
问题跟踪器：https://github.com/facebook/prophet/issues
源代码存储库：https://github.com/facebook/prophet
贡献：https://facebook.github.io/prophet/docs/contributing.html
Prophet R 包：https://cran.r-project.org/package=prophet
Prophet Python包：https://pypi.python.org/pypi/prophet/
发布博文：https://research.facebook.com/blog/2017/2/prophet-forecasting-at-scale/
预言家论文：Sean J. Taylor、Benjamin Letham (2018) 大规模预测。《美国统计学家》72(1):37-45 (https://peerj.com/preprints/3190.pdf)。

在 R - CRAN 中安装

️ CRAN 版本的先知已经相当过时了。要获得最新的错误修复和更新的国家/地区假期数据，我们建议安装最新版本。

Prophet 是一个 CRAN 包，因此您可以使用install.packages 。

install.packages( ' prophet ' )

安装完成后就可以开始使用了！

在 R 中安装 - 最新版本

install.packages( ' remotes ' )
remotes :: install_github( ' facebook/prophet@*release ' , subdir = ' R ' )

实验后端 - cmdstanr

您还可以选择一个名为cmdstanr的实验性替代 stan 后端。安装prophet后，请按照以下说明使用cmdstanr而不是rstan作为后端：

 # 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 " )

视窗

在 Windows 上，R 需要编译器，因此您需要遵循rstan提供的说明。关键步骤是在尝试安装软件包之前安装 Rtools。

如果您有自定义 Stan 编译器设置，请从源代码而不是 CRAN 二进制文件安装。

Python 中的安装 - PyPI 版本

Prophet 基于 PyPI，因此您可以使用pip来安装它。

python -m pip install prophet

从 v0.6 开始，不再支持 Python 2。
从 v1.0 开始，PyPI 上的包名称是“prophet”；在 v1.0 之前它是“fbprophet”。
从 v1.1 开始，支持的最低 Python 版本是 3.7。

安装完成后就可以开始使用了！

蟒蛇

Prophet 也可以通过 conda-forge 安装。

conda install -c conda-forge prophet

Python 中的安装 - 开发版本

要在合并时获取最新的代码更改，您可以克隆此存储库并手动从源代码构建。这不能保证稳定。

git clone https://github.com/facebook/prophet.git
cd prophet/python
python -m pip install -e .

默认情况下，Prophet 将使用固定版本的cmdstan （如有必要，下载并安装它）来编译模型可执行文件。如果这是不需要的，并且您想使用自己现有的cmdstan安装，则可以将环境变量PROPHET_REPACKAGE_CMDSTAN设置为False ：

 export PROPHET_REPACKAGE_CMDSTAN=False ; python -m pip install -e .

Linux

确保已安装编译器（gcc、g++、build-essential）和 Python 开发工具（python-dev、python3-dev）。在 Red Hat 系统中，安装软件包 gcc64 和 gcc64-c++。如果您使用的是虚拟机，请注意您将需要至少 4GB 内存来安装 Prophet，并且至少需要 2GB 内存才能使用 Prophet。

视窗

在 Windows 中使用cmdstanpy需要与 Unix 兼容的 C 编译器，例如 mingw-gcc。如果先安装了 cmdstanpy，则可以通过cmdstanpy.install_cxx_toolchain命令进行安装。

变更日志

版本1.1.6 (2024.09.29)

Python

错误修复：包括对缺少历史y的日期的预测，交叉验证指标中的零除法错误。
将NDArray[np.float_]更改为NDArray[np.float64]以与 numpy 2.0 兼容

右

基于假期版本0.57更新了holidays数据。

版本1.1.5 (2023.10.10)

Python

将cmdstan版本升级至2.33.1，启用Apple M2支持。
添加了适用于 macOS arm64 架构的预构建轮（M1、M2 芯片）
为Prophet()实例化添加了参数scaling 。允许在y上进行minmax缩放而不是absmax缩放（除以最大值）。默认情况下， scaling='absmax' ，保留以前版本的行为。
将参数holidays_mode添加到Prophet()实例化。允许假日回归量具有与季节性回归量不同的模式。如果未指定， holidays_mode采用与seasonality_mode相同的值，保留以前版本的行为。
向Prophet对象添加了两个方法： preprocess()和calculate_initial_params() 。这些不需要调用，也不会改变模型拟合过程。它们的目的是澄清在数据传递到 stan 模型之前所采取的预处理步骤（ y缩放、创建傅立叶级数、回归量缩放、设置变化点等）。
将参数extra_output_columns添加到cross_validation() 。用户可以指定predict()中的其他列与ds和yhat一起包含在最终输出中，例如extra_output_columns=['trend'] 。
先知的自定义hdays模块在上一个版本中已被弃用，现已被删除。