[AI] Time Series Data를 Prophet 라이브러리를 이용해서 예측하기

Time Series Data를 Prophet 라이브러리를 이용해서 예측하기

 

필요한 라이브러리

# import libraries
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import random
import seaborn as sns
from prophet import Prophet

 

csv 파일을 읽어와서 데이터를 분석해보고 날짜 순으로 정렬한다

# avocado.csv 데이터 읽기
df = pd.read_csv('/avocado.csv', index_col=0)

# 날짜 정렬
df = df.sort_values('Date', ascending=True).reset_index()

 

프로펫 분석을 위해서는 날짜와 예측하고 싶은 데이터가 필수로 있어야 한다

- ds(날짜 데이터) 와 y(예측하고 싶은 데이터)

# 프로펫 분석을 위해 두개의 컬럼만 엑세스
avocado_prophet_df = df[ ['Date', 'AveragePrice'] ]

# Prophet 을 이용한 예측 수행을 위해 ds와 y로 컬럼명을 셋팅
avocado_prophet_df.columns = ['ds', 'y']

 

프로펫을 이용하여 예측하기

# 1. 라이브러리를 변수로 지정한다
prophet = Prophet()

# 2. 데이터로 학습 시킨다
prophet.fit(avocado_prophet_df)

# 3. 예측하고자 하는 기간을 정해서 비어있는 데이터프레임을 만든다('D'=365일치를 예측)
future = prophet.make_future_dataframe(periods= 365, freq= 'D')

# 4. 미래 날짜를 만들었으니 위의 future 데이터프레임을 이용해서 예측할 수 있다
forecast = prophet.predict(future)

# 5. yhat 값을 확인해보기
forecast

 

프로펫을 이용한 차트 그리기

prophet.plot(forecast)

prophet.plot_components(forecast)