Я пытаюсь использовать пакет пророка для предсказания временного ряда:
Сначала я объединяю месяц и день в столбец:
df1['Date'] = pd.to_datetime(df1.Ano.astype(str) + '-' + df1.Meses.astype(str))
Мой фрейм данных:
Date Values
11259 2017-01-01 23.818044
11286 2017-02-01 20.275252
11313 2017-03-01 22.347278
11340 2017-04-01 23.837490
11367 2017-05-01 23.460605
11394 2017-06-01 22.307115
11421 2017-07-01 23.643994
11448 2017-08-01 23.791720
11475 2017-09-01 23.643933
11502 2017-10-01 20.771269
11529 2017-11-01 21.317947
11556 2017-12-01 22.361570
33723 2018-01-01 24.336259
33750 2018-02-01 19.926928
33777 2018-03-01 22.714901
33804 2018-04-01 23.605119
33831 2018-05-01 23.653298
33858 2018-06-01 23.052182
33885 2018-07-01 24.377920
33912 2018-08-01 24.576733
33939 2018-09-01 24.376775
33966 2018-10-01 21.256970
33993 2018-11-01 21.969202
34020 2018-12-01 22.970637
Затем я попытался использовать следующую функцию:
sub_model = Prophet(interval_width=0.95)
sub_model.fit(df1)
Тогда я получил следующую ошибку:
KeyError: 'y'
During handling of the above exception, another exception occurred:
KeyError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-6-a31a513027be> in <module>()
31
32 sub_model = Prophet(interval_width=0.95)
---> 33 sub_model.fit(df1)
34
Что-то не так с моей колонкой Год-месяц, которая противоречит функции пророка?
Обновление: первое решение, как предложил Васил, состояло в том, чтобы изменить имя столбца даты на 'ds', а столбец переменной на 'y'.
Теперь появляется сообщение об ошибке:
INFO:fbprophet.forecaster:n_changepoints greater than number of observations.Using 18.0.
Относится к этой функции:
# the history.
hist.size <- floor(nrow(m$history) * .8)
if (m$n.changepoints + 1 > hist.size) {
m$n.changepoints <- hist.size - 1
message('n.changepoints greater than number of observations. Using ',
m$n.changepoints)
}
Обновление: вторая проблема была решена добавлением аргумента n_changepoints
, предложенного alec_djinn
Последняя проблема - второе сообщение:
Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating` is deprecated. In future, it will be treated as `np.float64 == np.dtype(float).type`.