Расчет RMSE для модели пророка в Python

Question

Я новичок в изучении Python и создаю модель временных рядов, которая прогнозирует общий объем продаж каждый месяц, используя модель Пророка. Мне нужна помощь в получении СКО моей модели! Спасибо!

from fbprophet import Prophet
#Creating Dataframe#
proph = train.groupby(['date_block_num'])[ 'item_cnt_day'].sum()
proph.index=pd.date_range(start='2013-01-01', end='2015-10-01', freq='MS')
proph = proph.to_frame().reset_index()
proph.columns = ['ds', 'y']
proph.head()
#Modelling#
model=Prophet(yearly_seasonality=True)
model.fit(proph)
model.head()
#Making future predictions
future_data = model.make_future_dataframe(periods=1, freq='MS')
forecast = model.predict(future_data)
forecast[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']].tail()

Answer 1

Я не знаю, актуально ли это до сих пор. Вам нужно подготовить DataFrame, который содержит фактические значения, давайте назовем его df_actual. Тогда следующее рассчитает RMSE для вас:

se = np.square(forecast.loc[:, 'yhat'] - df_actual)
mse = np.mean(se)
rmse = np.sqrt(mse)

Надеюсь, это поможет.