Python基于Prophet实现时间序列数据趋势周期特征提取项目实战

bigegpt 2025-01-02 14:41 9 浏览

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+代码讲解），如需数据+代码+文档+代码讲解可以直接到文章最后获取。

1.项目背景

Prophet是Facebook开源的一个用于时间序列预测的库，它主要用于处理具有趋势、季节性和假期效应的时间序列数据。

本项目通过Prophet实现时间序列数据趋势周期特征提取。

2.数据获取

本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：

编号	变量名称	描述
1	date	日期
2	close	收盘价

数据详情如下(部分展示)：

3.数据预处理

3.1 用Pandas工具查看数据

使用Pandas工具的head()方法查看前五行数据：

关键代码：

3.2数据缺失查看

使用Pandas工具的info()方法查看数据信息：

从上图可以看到，总共有2个变量，数据中无缺失值，共6000条数据。

关键代码：

3.3数据描述性统计

通过Pandas工具的describe()方法来查看数据的平均值、标准差、最小值、分位数、最大值。

关键代码如下：

4.探索性数据分析

4.1 y变量分布直方图

用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图：

5.特征工程

5.1 获取特征

关键代码如下：

6.构建时间序列模型

主要使用Prophet实现时间序列数据趋势周期特征提取。

6.1 构建模型

编号	模型名称	参数
1	时间序列模型	daily_seasonality=True

6.2 模型预测

关键代码如下：

7.模型评估

7.1 特征绘图

针对提取的特征进行绘图：

趋势特征绘图：

周度季节性变化特征绘图：

日度季节性特征绘图：

7.2 保存特征数据

关键代码如下：

特征数据展示如下：

8.结论与展望

综上所述，本文采用了Prophet实现时间序列数据趋势周期特征提取，最终证明了我们提出的模型效果良好。此模型可用于日常产品的分析。

获取项目的代码：

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Python基于Prophet实现时间序列数据趋势周期特征提取项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+代码讲解），如需数据+代码+文档+代码讲解可以直接到文章最后获取。

1.项目背景

2.数据获取

3.数据预处理

3.1 用Pandas工具查看数据

3.2数据缺失查看

3.3数据描述性统计

4.探索性数据分析

4.1 y变量分布直方图

5.特征工程

5.1 获取特征

6.构建时间序列模型

6.1 构建模型

6.2 模型预测

7.模型评估

7.1 特征绘图

7.2 保存特征数据

8.结论与展望

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