prophet下載 - prophet原始碼下載

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其他源碼

1.1.6 (PyPI publishing fix)

下載

Prophet：自動預測程序

2023 年更新：我們在這篇文章中討論了 Prophet 的未來計畫：facebook/prophet 2023 年及以後

Prophet 是一個基於加法模型預測時間序列資料的程序，其中非線性趨勢與每年、每周和每日的季節性以及假期影響相符。它最適合具有強烈季節性影響的時間序列和多個季節的歷史資料。 Prophet 對於缺失資料和趨勢變化具有穩健性，並且通常能夠很好地處理異常值。

Prophet 是 Facebook 核心資料科學團隊發布的開源軟體。它可以在 CRAN 和 PyPI 上下載。

重要連結

首頁：https://facebook.github.io/prophet/
HTML 文件：https://facebook.github.io/prophet/docs/quick_start.html
問題追蹤器：https://github.com/facebook/prophet/issues
原始碼儲存庫：https://github.com/facebook/prophet
貢獻：https://facebook.github.io/prophet/docs/contributing.html
Prophet R 套件：https://cran.r-project.org/package=prophet
Prophet Python套件：https://pypi.python.org/pypi/prophet/
發佈部落格文章：https://research.facebook.com/blog/2017/2/prophet-forecasting-at-scale/
預言家論文：Sean J. Taylor、Benjamin Letham (2018) 大規模預測。《美國統計學家》72(1):37-45 (https://peerj.com/preprints/3190.pdf)。

在 R - CRAN 中安裝

️ CRAN 版的先知已經相當過時了。要獲得最新的錯誤修復和更新的國家假期數據，我們建議安裝最新版本。

Prophet 是一個 CRAN 套件，因此您可以使用install.packages 。

install.packages( ' prophet ' )

安裝完成後就可以開始使用了！

在 R 安裝 - 最新版本

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

實驗後端 - cmdstanr

您也可以選擇一個名為cmdstanr的實驗性替代 stan 後端。安裝prophet後，請按照以下說明使用cmdstanr而不是rstan作為後端：

 # 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 " )

視窗

在 Windows 上，R 需要編譯器，因此您需要遵循rstan提供的說明。關鍵步驟是在嘗試安裝軟體包之前安裝 Rtools。

如果您有自訂 Stan 編譯器設置，請從原始程式碼而不是 CRAN 二進位安裝。

Python 中的安裝 - PyPI 版本

Prophet 是基於 PyPI，因此您可以使用pip來安裝它。

python -m pip install prophet

從 v0.6 開始，不再支援 Python 2。
從 v1.0 開始，PyPI 上的套件名稱是「prophet」；在 v1.0 之前它是「fbprophet」。
從 v1.1 開始，支援的最低 Python 版本是 3.7。

安裝完成後就可以開始使用了！

蟒蛇

Prophet 也可以透過 conda-forge 安裝。

conda install -c conda-forge prophet

Python 中的安裝 - 開發版本

要在合併時獲取最新的程式碼更改，您可以克隆此存儲庫並手動從原始程式碼建置。這不能保證穩定。

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

預設情況下，Prophet 將使用固定版本的cmdstan （如有必要，下載並安裝它）來編譯模型可執行檔。如果這是不需要的，並且您想要使用自己現有的cmdstan安裝，則可以將環境變數PROPHET_REPACKAGE_CMDSTAN設定為False ：

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

Linux

確保已安裝編譯器（gcc、g++、build-essential）和 Python 開發工具（python-dev、python3-dev）。在 Red Hat 系統中，安裝軟體套件 gcc64 和 gcc64-c++。如果您使用的是虛擬機，請注意您將需要至少 4GB 記憶體來安裝 Prophet，並且至少需要 2GB 記憶體才能使用 Prophet。

視窗

在 Windows 中使用cmdstanpy需要與 Unix 相容的 C 編譯器，例如 mingw-gcc。如果先安裝了 cmdstanpy，則可以透過cmdstanpy.install_cxx_toolchain指令進行安裝。

變更日誌

版本1.1.6 (2024.09.29)

Python

錯誤修復：包括缺少歷史y的日期的預測，交叉驗證指標中的零除法錯誤。
將NDArray[np.float_]更改為NDArray[np.float64]以與 numpy 2.0 相容

右

基於假期版本0.57更新了holidays數據。

版本1.1.5 (2023.10.10)

Python

將cmdstan版本升級至2.33.1，啟用Apple M2支援。
新增了適用於 macOS arm64 架構的預建輪（M1、M2 晶片）
為Prophet()實例化加入了參數scaling 。允許在y上進行minmax縮放而不是absmax縮放（除以最大值）。預設情況下， scaling='absmax' ，保留先前版本的行為。
將參數holidays_mode加入Prophet()實例化。允許假日回歸量具有與季節性回歸量不同的模式。如果未指定， holidays_mode採用與seasonality_mode相同的值，保留先前版本的行為。
在Prophet物件中加入了兩個方法： preprocess()和calculate_initial_params() 。這些不需要調用，也不會改變模型擬合過程。它們的目的是澄清在資料傳遞到 stan 模型之前所採取的預處理步驟（ y縮放、建立傅立葉級數、迴歸量縮放、設定變化點等）。
將參數extra_output_columns加入cross_validation() 。使用者可以指定predict()中的其他欄位與ds和yhat一起包含在最終輸出中，例如extra_output_columns=['trend'] 。
先知的自訂hdays模組在上一個版本中已被棄用，現已刪除。