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...

Прогнозирование временных рядов — полезный метод науки о данных, который можно применять в самых разных отраслях и областях. Вот руководство по началу работы с основными концепциями, лежащими в его основе. Прогнозирование временных рядов — это задача прогнозирования будущих значений на основе исторических данных. Примеры из разных отраслей включают прогнозирование погоды, объемов продаж и цен на акции. Совсем недавно он был применен для прогнозирования ценовых тенденций для криптовалют, таких как биткойн и эфириум...