Prophet — это программное обеспечение с открытым исходным кодом, выпущенное командой Facebook Core Data Science. Он доступен для загрузки на CRAN и PyPI.
Prophet — это процедура прогнозирования данных временных рядов на основе аддитивной модели, в которой нелинейные тренды соответствуют годовой, еженедельной и ежедневной сезонности, а также праздничным эффектам. Он лучше всего работает с временными рядами, которые имеют сильные сезонные эффекты и несколько сезонов исторических данных. Пророк устойчив к отсутствующим данным и сдвигам в тренде и обычно хорошо справляется с выбросами.
- Точно и быстро.
- Полностью автоматический.
- Настраиваемые прогнозы.
- Доступно в R или Python.
Давайте рассмотрим это на примере. Здесь мы используем набор данных Air Passenger и нашу рабочую книгу Jupyter. (вы можете получить ссылку на этот набор данных в конце)
предупреждения об импорте
импортировать numpy как np
из даты и времени импортировать дату и время
Dota 2 Читер — Nature’s Prophet с ФУЛ ПАКОМ СКРИПТОВ !!!
импортировать панд как pd
для имени каталога, _, имен файлов в os.walk(‘/kaggle/input’):
для имени файла в именах файлов:
печать (os.path.join (имя каталога, имя файла))
Установка Prophet с использованием pip и импорта пророка
!pip установить пророка
from prophet import Prophet df.rename(columns=,inplace=True) df.rename(columns=,inplace=True) df.head()
Теперь мы подгоняем модель и создаем экземпляр нового объекта-пророка. Затем вы называете его методом подгонки и передаете его во фрейме данных.
model = Prophet() model.fit(df)
Затем делаются прогнозы во фрейме данных со столбцом ds, содержащим даты, для которых должен быть сделан прогноз. Вы можете получить подходящий фрейм данных, который простирается в будущее на указанное количество месяцев, используя вспомогательный метод Prophet.make_future_dataframe. По умолчанию он также будет включать даты из истории, поэтому мы также увидим, что модель подходит.
future = model.make_future_dataframe(periods=0, freq=’M’) future.tail()
Модель присвоит прогнозируемое значение по имени yhat. Если вы передадите исторические даты, это обеспечит подгонку в выборке. Объектом прогноза здесь является новый фрейм данных, включающий столбец yhat с прогнозом, а также столбцы для компонентов и интервалов неопределенности.
forecast = model.predict(future) forecast[[‘ds’, ‘yhat’, ‘yhat_lower’, ‘yhat_upper’]].tail()
Теперь постройте прогноз, вызвав метод Prophet.plot и передав свой кадр данных прогноза.
fig1 = model.plot(forecast)
fig2 = model.plot_components(forecast)
Итак, мы можем увидеть тренд прогноза и сезонность с помощью библиотеки Facebook Prophet. Это обертка для библиотеки Пророка в Jupyter. Для получения более подробной информации вы можете посетить https://facebook.github.io/prophet/docs/quick_start.html#python-api. Вы можете скачать набор данных с Kaggle https://www.kaggle.com/rakannimer/air-passengers
Всё, что вы хотели знать о Facebook Prophet | Вебинар Беслана Курашова | karpov.courses
Надеюсь, вы найдете его полезным и информативным. Следите за моим блогом, чтобы узнать больше о квестах, связанных с данными.
-Датадевил
Источник: digitrain.ru
Прогнозирование временных рядов с помощью Prophet
Prophet — это библиотека с открытым исходным кодом от компании Facebook. Она предназначена для прогнозирования временных рядов. По словам разработчиков (команды Core Data Science team) данный инструмент хорошо работает с рядами, которые имеют ярко выраженные сезонные эффекты, а также имеют несколько таких периодов. Prophet устойчив к отсутствию данных и достаточно хорошо справляется с выбросами. Библиотека во многом наследует «стиль» sklearn со своими fit и predict. Для примера рассмотрим стандартный для таких задач датасет с продажей австралийского вина с 1980 г. по 1995 г. Для начала установим библиотеку:
3002 просмотров
pip install fbprophet
Импортируем нужные библиотеки:
import pandas as pd import fbprophet import matplotlib.pyplot as plt
Загружаем датасет (данные с периодом в один месяц) и посмотрим информацию о нем, так как данные обычно загружаются в формате строки:
df = pd.read_csv(‘monthly-australian-wine-sales.csv’) df.info()
Установим формат даты:
df[‘month’] = pd.to_datetime(df[‘month’])
plt.plot(df[‘month’], df[‘sales’]);
Важно отметить, что библиотека от нас ожидает два столбца с названиями ds (даты) и y (целевые значения), в противном случае может получиться ошибка, поэтому переименуем:
df.rename(columns = <‘month’:’ds’, ‘sales’:’y’>, inplace = True)
Создаем модель, в наших данных есть явная годовая сезонность и нет дневной, так как данные предоставлены за каждый месяц, обучаем:
model = fbprophet.Prophet(yearly_seasonality = True, daily_seasonality = False, seasonality_mode = ‘multiplicative’) model.fit(df);
Для предсказания возьмем 12 периодов (месяцев):
future = model.make_future_dataframe(periods = 12, freq = ‘m’) forecast = model.predict(future);
Также можем посмотреть на трендовую и годовую компоненты в отдельности:
Источник: vc.ru
Американцы создали самообучающуюся программу для исправления багов
Специалисты из Массачусетского технологического университета разработали программу Prophet, способную в полностью автоматическом режиме искать ошибки в исходном коде других программ и исправлять их. Согласно отчету авторов программы, для анализа и исправления программа использует стохастическую модель и способна к платформонезависимому применению исправлений кода. Prophet является значительно доработанной версией программы CodePhage.
Для работы с исходным кодом другого программного обеспечения Prophet использует данные об эффективных патчах, исходный код которых и описание опубликованы в открытых источниках в интернете. Для исправления ошибок алгоритм использует полученные из интернета и автоматически измененные патчи, причем он способен анализировать взаимодействие дописанного им самим исправленного кода с остальным кодом исправляемой программы.
Согласно утверждению разработчиков, в отличие от многих других программ для исправления кода, Prophet способен работать с исходным кодом программного обеспечения, состоящим не из нескольких сотен, а тысяч и десятков тысяч строк. При этом новый алгоритм способен к самообучению — при подборе патча к исправляемому программному обеспечению Prophet способен выбирать наиболее правильный код из множества вариантов, причем при выборе используется опыт предыдущих исправлений.
В основу алгоритма разработчики положили гипотезу о том, что у всех программ, независимо от языка, на котором они написаны, и платформы, для которой они предназначены, корректные участки кода имеют определенные универсальные признаки корректности, присутствующие на семантическом уровне. Prophet может составлять карту таких признаков корректности для изученных патчей, а затем переносить ее на анализируемый код программного обеспечения.
При работе с исходным кодом программы Prophet использует статический и динамический анализ кода, что позволяет не только выявить некорректные и потенциально нерабочие участки, но и локализовать ошибки с высокой точностью. Для выбора и изменения обнаруженных патчей и последующего их применения к программному коду также используется динамический анализ. Кроме того, как и Code Phage алгоритм Prophet способен «отмечать» потенциально опасные участки — при их исполнении с ошибкой исправленная программа просто закроется.
Тестирование Prophet раззработчики проводили на 69 известных ошибках в восьми программах с открытым исходным кодом. Результаты работы алгоритма сравнивали с другими такими программами — SPR, Kali, GenProg и AE. На анализ исходного кода и применение патчей всем испытуемым алгоритмам отводились 12 часов. За этот период Prophet сумел найти 19 патчей для 69 дефектов, 18 из которых оказались корректными. Причем 15 из 19 исправлений были подобраны алгоритмом с первой попытки.
В свою очередь SPR за 12 часов смогла найти только 16 правильных патчей из 19, причем только 11 корректных исправлений были подобраны с первой попытки. Kali, GenProg и AE сумели подобрать два, один и два корректных исправления соответственно.
Источник: nplus1.ru