Plotly Prophet представляет собой комбинацию двух популярных библиотек Python: Plotly и Prophet. Plotly – мощная библиотека визуализации, а Prophet – библиотека прогнозирования временных рядов, разработанная Facebook.

Вот несколько методов, которые вы можете использовать с Plotly Prophet, а также примеры кода:

1. Подготовка данных:

   • Загрузка и предварительная обработка данных временных рядов.
   • Убедитесь, что в ваших данных есть столбец «ds» для временных меток и столбец «y» для значений.

2. Инициализация модели:

   • Создайте объект модели Пророка.
   • Задайте любые желаемые параметры модели, например сезонность.

from fbprophet import Prophet
# Initialize the Prophet model
model = Prophet()

3. Соответствует модели:
   • Сопоставьте модель Пророка с данными временных рядов.

# Fit the model to the data
model.fit(data)

4. Прогноз на будущее:
   • Создание будущих временных меток для прогнозирования.
   • Используйте функцию make_future_dataframe(), чтобы создать кадр данных будущих временных меток.
   • Укажите желаемое количество будущих периодов для прогнозирования.

import pandas as pd
# Generate future timestamps for prediction
future = model.make_future_dataframe(periods=30)

5. Прогнозирование:
   • Используйте обученную модель для прогнозирования будущих временных меток.
   • Вызовите функцию predict(), чтобы получить прогнозируемые значения.

# Make predictions for the future timestamps
forecast = model.predict(future)

6. Визуализация:
   • Постройте прогнозируемые значения с помощью Plotly.
   • Используйте метод plot()для визуализации прогнозируемых значений.

import plotly.express as px
# Visualize the forecasted values
fig = px.line(forecast, x='ds', y='yhat')
fig.show()

Это всего лишь краткий обзор некоторых распространенных методов, используемых с Plotly Prophet. Существуют более продвинутые методы и функции, которые вы можете изучить в соответствующей документации.