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这是此答案的延续问题:https://stackoverflow.com/a/45254762/5893585 我在prophet包的dplyr中使用do函数。尝试此操作时,我想创建一个不包括周末的未来数据帧。以下是我当前的代码: 当前数据帧: dataset ds group y 2021-12-15 A 5 20
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我对用 Python 和 Prophet 做时间序列非常陌生.我有一个包含变量文章代码、日期和销售数量的数据集.我正在尝试使用 Python 中的 Prophet 预测每个月每篇文章的销售量. 我尝试使用 for 循环对每篇文章执行预测,但我不确定如何在输出(预测)数据中显示文章类型,以及如何直接从“for 循环"将其写入文件. df2 = df2.rename(columns={'Dat
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我正在研究一个多变量(100 多个变量)多步(t1 到 t30)预测问题,其中时间序列频率为每 1 分钟一次.该问题需要预测 100 多个变量之一作为目标.我很想知道是否可以使用 FB Prophet 的 Python API 来做到这一点.我能够以单变量方式仅使用目标变量和日期时间变量来完成它.任何帮助和方向表示赞赏.请让我知道是否需要对此问题进行进一步的输入或澄清. 解决方案 您可以使
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全部, 我的数据集如下所示.我正在尝试使用 fbProphet 或其他模型来预测未来 6 个月的“金额".但我的问题是,我想根据每个组(即 A、B、C、D)预测未来 6 个月的数量.我不确定如何在 python 中使用 fbProphet 或其他模型来做到这一点?我参考了 fbprophet 的官方页面,但我找到的唯一信息是“先知"只有两列,一是“日期",另一列是“金额". 我是 py
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我的构建在 Windows 10 上一直失败,无法在 anaconda 中安装 fbprophet,并显示以下消息: ERROR conda.core.link:_execute(502):安装包“conda-forge::automat-0.7.0-py_1"时出错.CondaError:无法链接不存在的源.C:\Users\bharat.c.ruparel\AppData\Local\Con
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我尝试使用 fbprophet 通过Python进行时间序列分析. 我从fbprophet import Prophet 运行了,但是得到没有名为"fbprophet"的模块 我认为 fbprophet 不是anaconda发行版附带的软件包的一部分 我继续安装 fbprophet ,但收到此错误消息没有名为'fbprophet'的模块 我使用的是Windows 10(64
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我刚刚开始使用 {fable} 和 {tidyverts} 系列工具,到目前为止一切进展顺利. 我目前有兴趣根据每日数据(每月或每季度的分辨率较好或更可取)生成长期的概率预测.我的理解是,时间汇总可以帮助减少模型的不确定性,还可以将已知的每日影响(尤其是假日影响)传播到例如季度级别,并以此方式提高准确性. 对于我计划使用先知+协变量的每日数据,对于较高的总计(每月至每年),指数平滑似乎
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我希望我能找到一种提出问题的方法.我有一家拥有3-4年历史的商店收入数据.我的目标是预测未来两个月.我正在尝试通过先知来实现这一目标,到目前为止一切进展顺利.我有一个回归指标,可以用来改善预测,但是我不确定如何最好地使用它.我的管理员是对商店收入的不同影响程度,其中1等于没有影响,例如1,20等于那一天增加了20%. 0,8表示收入将减少20%.我该如何以最佳方式将这种信息适合我的模型? 谢
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我正在尝试在齐柏林飞艇环境中使用Facebook先知,并且尝试遵循我的数据包含一个称为ds的日期时间特征,我要预测y和segment的体积,我正在尝试为每个细分市场建立模型. File"/hadoop14/yarn/nm/usercache/khasbab/appcache/application_1588090646020_2412/container_e168_1588090646020
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我有一个用xarray读取的'netCDF'文件,我想用它为文件中的每个像素生成一个预测. import xarray as xr from fbprophet import Prophet import time with xr.open_dataset('avi.nc', chunks={'y': 2, 'x':2}) as avi:
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Facebook的Prophet in R(还有Python版本)用于生成时间序列预测. 模型m由以下人员创建: m
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我已经在Windows的R中使用先知了几个月了,最近开始看到随机的RStudio崩溃.几天前,我没有任何问题.我知道这还不算什么,但我希望有人能够认识到我的系统可能正在发生什么.我注意到,当n.changepoints高于默认值25时,它崩溃的频率更高. 我看到R 3.4和3.5都崩溃了.我已经正确安装了Rtools,并且可以按 Rstan安装. 这是我正在使用的系统中.我有最新版本的
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我的版本在Windows 10上无法通过以下消息在anaconda中安装fbprophet时失败: ERROR conda.core.link:_execute(502): An error occurred while installing package 'conda-forge::automat-0.7.0-py_1'. CondaError: Cannot link a source
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我正在研究一个多变量(100多个变量),多步(t1到t30)的预测问题,其中时间序列频率是每1分钟一次.问题需要预测100多个变量之一作为目标. 我很想知道是否可以使用FB Prophet的Python API做到这一点.我能够仅使用目标变量和日期时间变量以单变量方式进行操作.任何帮助和指导表示赞赏.请让我知道在这个问题上是否需要任何进一步的输入或澄清. 解决方案 您可以使用例如,如果我们
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我对使用R中的Prophet进行时间序列预测非常陌生.我能够使用Prophet预测单个产品的值.有什么办法可以使用Prophet使用循环为多个产品生成预测?下面的代码对单个产品绝对适用,但是我正在尝试为多个产品生成预测 library(prophet) df
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我对使用Python和Prophet进行时间序列非常陌生.我有一个数据集,其中包含变量商品代码,日期和售出数量.我正在尝试使用Python中的Prophet预测每个月每个商品的销售量. 我尝试使用for循环对每篇文章进行预测,但是我不确定如何在输出(预测)数据中显示文章类型,以及如何直接从"for循环"将其写到文件中. df2 = df2.rename(columns={'Date of t
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我正在尝试pip install fbprophet. 我收到该错误:“需要Microsoft Visual C ++ 14.0" 已经讨论了很多次(例如需要Microsoft Visual C ++ 14.0(无法找到vcvarsall.bat) ),但似乎没有答案可以帮助我. 我的环境: Windows 7 Anaconda-刚刚安装 Mirosoft VC 2017-
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全部 我的数据集如下所示.我正在尝试使用fbProphet或其他模型来预测未来6个月的“金额".但是我的问题是我想根据每个组(即A,B,C,D)预测未来6个月的金额.我不确定如何使用fbProphet或其他模型在python中执行此操作?我引用了 fbprophet的官方页面,但是我发现了唯一的信息是“先知"仅占据两列,一个是“日期",另一个是“数量". 我是python的新手,因此对
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我正在此请求中寻找两个特定的帮助点 1)如何在给定我的数据库(all.df)的情况下创建列表列表 2)如何在此列表清单上向量化功能 我正在尝试使用Prophet库在客户/产品级别生成预测. 我正在努力使操作向量化. 我目前正在运行for循环,我希望避免并加快计算速度. 分析数据 set.seed(1123) df1
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