Рассмотрим основы применения разработанной Facebook библиотеки для предсказаний временных данных - Prophet.
Для изучения вопроса построим датафрейм:
Отметим, что для библиотеки важно, чтобы входом был датафрейм с двумя колонками ds и y. В первом хранятся даты формата YYYY-MM-DD или отметки времени - YYYY-MM-DD HH:MM:SS. В другом столбце хранятся численные значения предсказываемой метрики.
Использование модели следует канонам sklearn и предполагает создание экземпляра класса и вызова методов fit и predict. Важным нюансом является то, что предсказание осуществляется для объекта DataFrame, включающего будущие даты. Для его построения используется вспомогательный метод make_future_dataframe:
Обратите внимание на результаты, модель легко установила наши простые зависимости (приращение значения на единицу):
Используя метод plot можно начертить предсказания: