説明
Prophetは、Facebookによって開発された強力な予測手順であり、RとPythonの両方で利用可能です。高速で完全に自動化された予測を提供できるように設計されており、データサイエンティストやアナリストがさらに調整することができます。Prophetの機能の中核は、複数の季節性、変化する成長率、および予測に影響を与える可能性のある特別な日やイベントの包含を伴う時系列データをモデル化する能力にあります。
Prophetへの入力は、常に2つの必須列を持つPandas DataFrameです。「ds」は日付スタンプ用、「y」は予測する数値測定値用です。「ds」列はPandasが認識できる形式であるべきで、日付の場合は「YYYY-MM-DD」、タイムスタンプの場合は「YYYY-MM-DD HH:MM:SS」が理想的です。「y」列には、履歴データポイントを表す数値が含まれている必要があります。
Prophetはscikit-learnモデルAPIに従っており、そのエコシステムに慣れているユーザーにとっては直感的です。ユーザーはProphetオブジェクトをインスタンス化し、`fit`および`predict`メソッドを呼び出します。フィッティングプロセスは驚くほど高速で、通常1〜5秒しかかかりません。予測は、将来のデータフレームを提供することによって生成されます。このデータフレームは、`make_future_dataframe`ヘルパーメソッドを使用して便利に作成できます。このメソッドは、指定された期間だけ履歴データを将来に拡張します。
`predict`メソッドは、予測値（「yhat」）と、不確実性区間（「yhat_lower」、「yhat_upper」）およびさまざまな予測コンポーネントの列を含む予測データフレームを出力します。予測の視覚化は、`plot`メソッドで簡単に行えます。`plot_components`は、トレンド、年次季節性、週次季節性を明らかにします。インタラクティブな視覚化については、ProphetはPlotlyと統合されており、Plotlyおよび関連パッケージの追加インストールが必要です。
Rでは、プロセスは同様で、フィッティングには`prophet`関数を使用し、その後、結果のモデルオブジェクトに対して`predict`および`plot`関数を使用します。データ入力要件は同じです。つまり、「ds」と「y」列を持つデータフレームです。Prophetの柔軟性により、複雑な時系列パターンをモデル化できるため、さまざまな業界の幅広い予測タスクに価値のあるツールとなっています。
Prophet 予測モデルのハイライト
時系列予測
自動予測生成
複数季節性の処理
変化する成長率のモデル化
特別な日/イベントのモデル化能力
不確実性区間の提供
RおよびPythonでの実装
Scikit-learn互換API (Python)
高速フィッティング時間 (1-5秒)
Plotlyによるインタラクティブなプロット
コンポーネントの視覚化 (トレンド、季節性)
Prophet 予測モデルをはじめる
モデルへのアクセス: RまたはPython用のProphetライブラリをインストールします。
データの準備: 「ds」（日付スタンプ）と「y」（数値測定値）の列を持つデータフレームを作成します。
モデルのフィッティング: Prophetオブジェクトをインスタンス化し、履歴データで`fit`メソッドを呼び出します。
将来の日付の生成: `make_future_dataframe`を使用して、予測用の日付を作成します。
予測: 将来のデータフレームで`predict`メソッドを呼び出して、予測を取得します。
視覚化: `plot`および`plot_components`メソッドを使用して、予測とコンポーネントの視覚化を行います。
インタラクティブな視覚化: Plotly統合を使用して動的なプロットを利用します。
Prophet 予測モデルの使用例
- 売上予測
- ウェブサイトトラフィック予測
- 需要計画
- リソース割り当て
- 経済トレンド分析
- エネルギー消費量予測
- イベント影響分析
