时间序列预测 - 错误的结果答案

【问题标题】：Time series forecasting- wrong result时间序列预测 - 错误的结果
【发布时间】：2021-11-28 09:59:09
【问题描述】：

我之前没有做过任何时间序列预测，我尝试根据每小时的日期时间段预测来自呼叫中心的总呼叫数据量。当我绘制预测时，数据被正确绘制，但预测偏离了。

这是我使用的代码。和入门的差不多。


df.rename(columns={'date':'ds','count':'y'},inplace=True)
df["ds"] = pd.to_datetime(df["ds"])
new_data=df[['ds','y']]

#input data to prophet model and forecast 
model = Prophet()
model.fit(new_data)
future = model.make_future_dataframe(periods=15)
forecast = model.predict(future)
fig = model.plot(forecast, xlabel='ds', ylabel='y')
plt.title('forecasting')
plt.show()

而且数据正在被使用，

       ds              y
2021-10-01 13:00:00   2871
2021-10-01 14:00:00   2545
2021-10-01 15:00:00   2426
2021-10-01 16:00:00   2446
2021-10-01 17:00:00    299

想知道我是否没有正确设计先知模型，代码或数据格式错误。

【问题讨论】：

您查看过用于每日预测的 API 吗？您的数据是否完整且没有 NaN 等？对于每小时预测，您的数据是从 00:00:00 到 23:00:00。
没有任何 NaN 值，它在时区 00.00 到 23.00。

标签： python pandas time-series forecasting facebook-prophet

【解决方案1】：

您正在处理非每日数据，并且您不想按小时粒度进行预测，但make_future_dataframe 默认情况下预测每日数据，正如您在 the prophet github 上看到的那样。

在您的代码中使用 model.make_future_dataframe(periods=15*24, freq='H') 以获取未来 15 天的每小时粒度图。

您可以使用prophet documentation for non daily data。

【讨论】：