fbprophet 라이브러리를 이용한 시계열 분석

페이스북에서 개발한 fbprophet을 이용하여 시계열 분석을 수행한다.

 

1. 필요 라이브러리 임포트

import timeit
start = timeit.default_timer()

from fbprophet import Prophet
from fbprophet.plot import plot_plotly, plot_components_plotly
from fbprophet.plot import add_changepoints_to_plot

 

2. 데이터 전처리

(1) 데이터 합치기

# Rearrange of Data
Y_train_feR_prophet = Y_train_feR.reset_index()
Y_train_feR_prophet.columns = ['ds', 'y']
YX_train_prophet = pd.concat([Y_train_feR_prophet, 
                              X_train_feRSM.reset_index().iloc[:,1:]], 
                              axis=1)

 

(2) 값 바운더리 정하기

# Applying Prophet Model
### saturating ###
saturating = 'logistic'
if saturating == 'logistic':
    YX_train_prophet['cap'] = 900
    YX_train_prophet['floor'] = 0
##################

 

(3) 휴일 추가

### holiday ###
newyear = pd.DataFrame({'holiday': 'newyear',
                        'ds': pd.to_datetime(['2011-01-01', '2012-01-01']),
                        'lower_window': 0, # 이전날짜 포함범위
                        'upper_window': 1}) # 이후날짜 포함범위
christmas = pd.DataFrame({'holiday': 'christmas',
                          'ds': pd.to_datetime(['2011-12-25', '2012-12-25']), # 미래 시점도 포함
                          'lower_window': 0, # 이전날짜 포함범위
                          'upper_window': 1}) # 이후날짜 포함범위
holidays = pd.concat([newyear, christmas])
################

 

3. 모델링 및 학습

(1) 파라미터 지정

fit_reg1_feRSM_prophet = Prophet(growth=saturating,
                                 # Trend
                                 changepoints=None, # CP가 발생하는 시점들의 list ['2012-01-01']
                                 n_changepoints=25, # CP의 수
                                 changepoint_range=0.9, # CP의 기존 데이터 수 대비 최대 비율
                                 changepoint_prior_scale=0.5, # CP 추정 민감도로 높을수록 민감
                                 # Seasonality
                                 seasonality_mode='additive', # 계절성 모델: 'additive' or 'multiplicative'
                                 seasonality_prior_scale=20.0, # 계절성 추정 민감도로 높을수록 민감
                                 yearly_seasonality='auto', # 연계절성
                                 weekly_seasonality='auto', # 주계절성
                                 daily_seasonality='auto', #일계절성
                                 # Holiday
                                 holidays=holidays, # 휴일 또는 이벤트 시점 dataframe
                                 holidays_prior_scale=5.0, # 휴일 추정 민감도로 높을수록 민감 (이전결과참고반영)
                                 # Others
                                 interval_width=0.8, # 추세 예측 정확도 구간범위
                                 mcmc_samples=0) # 계절성 예측 정확도 제어

 

(2) 필요한 내용을 추가로 넣을 수 있다.

### holiday 추가###
fit_reg1_feRSM_prophet.add_country_holidays(country_name='US')
###############

### monthly seasonality  ###
# 계절성을 추가할 수 있다. 새로운 이름과 원래 주기(여기서는 H)를 적절히 바꿔서(아래 예시는 월이므로 24*7*4) 추가한다.
# fit_reg1_feRSM_prophet.add_seasonality(name='monthly', period=24*7*4, fourier_order=1)
###########################

### extra feature ###
# 설명변수 추가
target_name = X_train_feRSM.columns[:5]
for col in target_name:
    fit_reg1_feRSM_prophet.add_regressor(col)
#####################

 

(3) 학습

fit_reg1_feRSM_prophet = fit_reg1_feRSM_prophet.fit(YX_train_prophet)

 

4. 예측

(1) 예측

forecast = fit_reg1_feRSM_prophet.make_future_dataframe(freq='H', 
                                                        periods=Y_test_feR.shape[0])

### saturating ###
if saturating == 'logistic':
    forecast['cap'] = 700
    forecast['floor'] = 0
##################
### extra feature ###
forecast = pd.concat([forecast, 
                      pd.concat([X_train_feRSM[target_name], 
                                 X_test_feRSM[target_name]], axis=0).reset_index().iloc[:,1:]], 
                      axis=1)
#####################
pred_reg1_feRSM_prophet = fit_reg1_feRSM_prophet.predict(forecast)
pred_tr_reg1_feRSM_prophet = np.ravel(pred_reg1_feRSM_prophet.loc[:Y_train_feR.shape[0]-1, ['yhat']])
pred_te_reg1_feRSM_prophet = np.ravel(pred_reg1_feRSM_prophet.loc[Y_train_feR.shape[0]:, ['yhat']])

 

(2) 예측값 시각화

# Result
display(pred_reg1_feRSM_prophet[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']])

fig = fit_reg1_feRSM_prophet.plot(pred_reg1_feRSM_prophet)
add_changepoints_to_plot(fig.gca(), fit_reg1_feRSM_prophet, pred_reg1_feRSM_prophet)
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()

fig = fit_reg1_feRSM_prophet.plot_components(pred_reg1_feRSM_prophet)
ax = fig.get_axes()
for i in range(len(ax)):
    ax[i].tick_params(axis="x", labelsize=15, rotation=90)
plt.show()

 

 

5. 평가

## using plotly
# display(plot_plotly(fit_reg1_feRSM_prophet, pred_reg1_feRSM_prophet))
# display(plot_components_plotly(fit_reg1_feRSM_prophet, pred_reg1_feRSM_prophet))

# Evaluation
Score_reg1_feRSM_prophet, \
Resid_tr_reg1_feRSM_prophet, \
Resid_te_reg1_feRSM_prophet = evaluation_trte(Y_train_feR, 
                                              pred_tr_reg1_feRSM_prophet,
                                              Y_test_feR, 
                                              pred_te_reg1_feRSM_prophet, 
                                              graph_on=True)
display(Score_reg1_feRSM_prophet)

 

6. 잔차분석

# Error Analysis
error_analysis(Resid_tr_reg1_feRSM_prophet, ['Error'], X_train_feRSM, graph_on=True)

stop = timeit.default_timer()
print('Time: ', stop - start)  

 

*출처 : 패스트캠퍼스 "파이썬을 활용한 시계열 데이터분석 A-Z"