FB 데이터 사이언스 팀은 곧 데이터의 시대가 올 것이라고 생각했습니다. 그들은 데이터를 예측하기 위해 예언자를 만들었습니다. 사용이 주식에만 국한되지는 않지만 숫자와 움직임을 이해하려는 모든 사람에게 편리한 도구입니다. 그들에 따르면 선지자는 다음과 같이 만들어졌습니다.
전문가와 비전문가가 수요를 따라잡는 고품질 예측을 쉽게 할 수 있도록 합니다.
예언자가 빛나는 곳
모든 결정적인 문제를 유사한 기술로 해결할 수 있는 것은 아닙니다. Prophet은 우리가 Facebook에서 경험한 비즈니스 견적 할당에 대해 개선되었으며 일반적으로 수반되는 속성이 있습니다.
- 매시간, 매일 또는 매주 약 XNUMX개월(이상적으로는 연장된 기간)의 역사를 가진 인식
- 견고하고 다른 "인간 규모" 계절성: 요일 및 계절
- 미리 알려진 산발적 스트레칭에서 발생하는 중요한 경우(예: 슈퍼볼)
- 누락된 인식 또는 엄청난 이상 현상의 합리적인 수
- 기록된 패턴 변경(예: 항목 발송 또는 로깅 변경으로 인해)
- 패턴이 특성 컷오프에 도달하거나 잠기는 비직접 전개 굴곡인 패턴
선지자의 기능
그 중심에 있는 Prophet 방법론은 다음 네 가지 주요 부분으로 구성된 추가 물질 재발 모델입니다.
- 조각별 직접 또는 계산된 개발 벤드 패턴입니다. 결과적으로 Prophet은 정보에서 변화점을 선택하여 패턴의 변화를 구별합니다.
- 푸리에 시리즈를 활용하여 매년 가끔 표시되는 부분입니다.
- 가짜 요소를 활용한 주간 간간이 파트.
- 한 고객이 중요한 행사에 대한 개요를 제공했습니다.
y(t) = g(t) + s(t) + h(t) + ϵ
- G(t)는 정보의 증가 또는 감소를 나타내는 패턴을 모델링합니다. Prophet은 두 가지 패턴 모델, 즉 몰입형 개발 모델과 예상되는 문제에 따라 조각별 직접 모델을 결합합니다.
- s(t)는 푸리에 급수를 사용하여 불규칙성을 모델링하며, 이는 계절과 같은 간헐적 요인을 통해 정보가 어떻게 영향을 받는지 보여줍니다(예: 추운 계절에 에그노그를 더 많이 찾음).
- h(t)는 비즈니스 시계열 ϵ을 좌우하는 경우 또는 막대한 경우의 영향을 모델링합니다. 마지막 실수 용어를 다룹니다
설정
필요한 모든 라이브러리를 가져오는 것으로 시작하십시오. 아직 Prophet을 설치하지 않은 경우 pip로 쉽게 설치할 수 있습니다.
핍 설치 fbprophet
Jupiter 사용 중 다음과 같은 오류가 발생하는 경우
사용 명령
conda install -c conda-forge fbprophet
수입 json
날짜 / 시간 가져 오기numpy를 np로 가져 오기
fbprophet 가져오기 예언자에서
팬더를 pd로 가져 오기
수입 요청
import_ipynb 가져오기
전처리로 사전 가져오기
matplotlib.pyplot을 plt로 가져 오기fbprophet.plot에서 가져오기 plot_cross_validation_metric
수입 수학
끝점 = 'https://min-api.cryptocompare.com/data/histoday'
res = requests.get(엔드포인트 + '?fsym=USDT&tsym=CAD&limit=500')hist = pd.DataFrame(json.loads(res.content)['데이터'])
hist = hist.set_index('시간')
hist.index = pd.to_datetime(hist.index, 단위='s')target_col = '닫기'역사.머리(5)
hist['y']=(hist['high']+hist['low'])/2
hist['ds']=hist.index모델 = 선지자()
model.fit(히스트);미래 = model.make_future_dataframe(기간=30)
# 지금부터 1년 후 예측.예측 = model.predict(미래)figure=model.plot(예측)
fig2 = model.plot_components(예측)
여기서 추세는 주식의 전반적인 추세를 나타냅니다. Weekly는 주간 방식으로 순환성을 나타내고 yearly는 2년의 순환성을 알려줍니다. FigXNUMX는 출력을 핵심 구성 요소로 분해하는 데 사용됩니다.
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