Prophet 라이브러리를 사용한 Time Series(시계열) 데이터 예측

1. Prophet 라이브러리

• 페이스북이 개발한 일변량(하나의 변수) 시계열 예측을 위한 오픈소스 라이브러리
• 경향성(Trends), 계절성(seosonality), 휴일(holidays)을 반영하는 모델이다.
• 계절적 효과가 강하고 여러 시즌의 과거 데이터가 있는 시계열에서 가장 잘 작동한다.
• 정확도가 높고 빠르며 직관적인 파라미터로 모델 수정이 용이하다.

 

2. Prophet 설치 

pip install prophet

과거에 쓰여진 글들을 보면 fbprophet이라고 나와있을텐데, 현재는 prophet으로 이름이 바뀌었다.

 

 

 

3. 데이터 준비

avocado.csv

1.88MB

이 데이터를 이용해 아보카도 가격의 시계열 예측을 진행해 보겠다.

 

import pandas as pd  

df = pd.read_csv('avocado.csv', index_col=0)

df

 

 

4. prophet을 사용할 수 있게 컬럼 세팅

 

날짜와 예측하고 싶은 값, 두 개의 컬럼이 있어야 한다.

그리고 컬럼명을 ds 와 y로 바꿔줘야 한다.

# 날짜순으로 정렬
df.sort_values('Date', inplace=True)

# ds와 y컬럼 만들기
avocado_prophet_df = df[ ['Date', 'AveragePrice'] ]
avocado_prophet_df.columns = ['ds', 'y']

 

 

5. 학습 및 예측 수행

from prophet import Prophet

# 1. 인스턴스 생성
prophet = Prophet()
# 2. 데이터를 학습 시킨다.
prophet.fit(df= avocado_prophet_df)
# 3. 예측하고자 하는 기간을 정해서, 비어있는 데이터 프레임을 만들어야 한다.
future= prophet.make_future_dataframe(periods=365, freq='D') # 365일

# 4. 이제, 미래 날짜까지 만들어져 있으니,
#    위의 future 데이터프레임을 이용해서, 예측할 수 있다.
forecast = prophet.predict(future)

 

 

 

6. 차트로 확인

현재 prophet 차트를 그릴 경우 동일한 차트 두개가 나오는 버그가 있는데,

plt.savefig 으로 차트를 저장하면 정상적으로 하나만 나온다.

 

import matplotlib.pyplot as plt 

prophet.plot(forecast)
plt.savefig('chart1.jpg')

• 검은 점: 실제 값
• 파란 부분: 예측 값

# 예측에 사용된 구성요소 확인
prophet.plot_components(forecast)
plt.savefig('chart2.jpg')

 

 

 

더 자세한 사용법은 공식문서를 참고하자.

https://facebook.github.io/prophet/docs/quick_start.html#python-api

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