fbprophet 预言家使用测试
最编程
2024-04-10 22:17:23
...
https://blog.****.net/qq_23860475/article/details/81354467
原博在这里
import pandas as pd
import numpy as np
from fbprophet import Prophet
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_excel('example_wp_peyton_manning.xlsx')
df['y'] = np.log(df['y'])
playoffs = pd.DataFrame({
'holiday': 'playoff',
'ds': pd.to_datetime(['2008-01-13', '2009-01-03', '2010-01-16',
'2010-01-24', '2010-02-07', '2011-01-08',
'2013-01-12', '2014-01-12', '2014-01-19',
'2014-02-02', '2015-01-11', '2016-01-17',
'2016-01-24', '2016-02-07']),
'lower_window': 0,
'upper_window': 1,
})
superbowls = pd.DataFrame({
'holiday': 'superbowl',
'ds': pd.to_datetime(['2010-02-07', '2014-02-02', '2016-02-07']),
'lower_window': 0,
'upper_window': 1,
})
holidays = pd.concat((playoffs, superbowls)) # 季后赛和超级碗比赛特别日期
m = Prophet(holidays=holidays) # 指定节假日参数，其它参数以默认值进行训练
m.fit(df) # 对过去数据进行训练
future = m.make_future_dataframe(freq='D',periods=365) # 建立数据预测框架，数据粒度为天，预测步长为一年
forecast =m.predict(future)
m.plot(forecast) # 绘制预测效果图
plt.show()
m.plot_components(forecast) # 绘制成分趋势图
plt.show()
import pandas as pd
import numpy as np
from fbprophet import Prophet
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_excel('example_wp_peyton_manning.xlsx')
df['y'] = np.log(df['y'])
playoffs = pd.DataFrame({
'holiday': 'playoff',
'ds': pd.to_datetime(['2008-01-13', '2009-01-03', '2010-01-16',
'2010-01-24', '2010-02-07', '2011-01-08',
'2013-01-12', '2014-01-12', '2014-01-19',
'2014-02-02', '2015-01-11', '2016-01-17',
'2016-01-24', '2016-02-07']),
'lower_window': 0,
'upper_window': 1,
})
superbowls = pd.DataFrame({
'holiday': 'superbowl',
'ds': pd.to_datetime(['2010-02-07', '2014-02-02', '2016-02-07']),
'lower_window': 0,
'upper_window': 1,
})
holidays = pd.concat((playoffs, superbowls)) # 季后赛和超级碗比赛特别日期
m = Prophet(holidays=holidays) # 指定节假日参数，其它参数以默认值进行训练
m.fit(df) # 对过去数据进行训练
future = m.make_future_dataframe(freq='D',periods=365) # 建立数据预测框架，数据粒度为天，预测步长为一年
forecast =m.predict(future)
m.plot(forecast) # 绘制预测效果图
plt.show()
m.plot_components(forecast) # 绘制成分趋势图
plt.show()
原博上的代码，我这里用来测试一下功能。
因为图片不能显示，闪退，我改了一点代码
运行结果如下
Initial log joint probability = -8.22805
Iter log prob ||dx|| ||grad|| alpha alpha0 # evals Notes
99 9754.87 0.00578108 1381.96 1 1 122
Iter log prob ||dx|| ||grad|| alpha alpha0 # evals Notes
199 9782.15 0.00377384 666.677 1 1 229
Iter log prob ||dx|| ||grad|| alpha alpha0 # evals Notes
299 9787.99 0.000453574 230.12 0.4708 1 341
Iter log prob ||dx|| ||grad|| alpha alpha0 # evals Notes
399 9792.73 0.00082002 441.99 0.7395 0.7395 460
Iter log prob ||dx|| ||grad|| alpha alpha0 # evals Notes
499 9796.1 0.00110105 162.415 1 1 575
Iter log prob ||dx|| ||grad|| alpha alpha0 # evals Notes
576 9798.58 1.47631e-05 163.594 8.109e-08 0.001 716 LS failed, Hessian reset
599 9799.37 0.00529958 698.865 1 1 740
Iter log prob ||dx|| ||grad|| alpha alpha0 # evals Notes
699 9801.22 2.23812e-05 63.8531 1 1 855
Iter log prob ||dx|| ||grad|| alpha alpha0 # evals Notes
799 9801.78 0.00237766 463.774 1 1 972
Iter log prob ||dx|| ||grad|| alpha alpha0 # evals Notes
831 9801.93 5.75156e-06 66.1005 6.997e-08 0.001 1053 LS failed, Hessian reset
899 9802.31 0.000111814 185.348 0.06377 0.6098 1134
Iter log prob ||dx|| ||grad|| alpha alpha0 # evals Notes
926 9802.53 1.17466e-05 121.538 6.346e-08 0.001 1215 LS failed, Hessian reset
959 9802.76 8.95068e-06 96.06 7.093e-08 0.001 1304 LS failed, Hessian reset
999 9802.82 2.78071e-05 108.203 0.04923 0.9352 1355
Iter log prob ||dx|| ||grad|| alpha alpha0 # evals Notes
1099 9803.99 0.00139863 302.943 1 1 1466
Iter log prob ||dx|| ||grad|| alpha alpha0 # evals Notes
1199 9804.9 0.000434855 145.147 1 1 1589
Iter log prob ||dx|| ||grad|| alpha alpha0 # evals Notes
1278 9805.48 1.79259e-05 173.491 1.337e-07 0.001 1711 LS failed, Hessian reset
1299 9805.66 0.00045454 147.286 1 1 1738
Iter log prob ||dx|| ||grad|| alpha alpha0 # evals Notes
1399 9805.93 6.79296e-05 98.3221 1 1 1866
Iter log prob ||dx|| ||grad|| alpha alpha0 # evals Notes
1473 9806.04 2.18264e-05 182.704 1.669e-07 0.001 1993 LS failed, Hessian reset
1499 9806.05 0.000101355 111.128 0.5452 1 2030
Iter log prob ||dx|| ||grad|| alpha alpha0 # evals Notes
1508 9806.06 5.64245e-06 75.287 6.175e-08 0.001 2084 LS failed, Hessian reset
1522 9806.06 7.78665e-07 52.5976 0.9696 0.2839 2107
Optimization terminated normally:
Convergence detected: relative gradient magnitude is below tolerance
Process finished with exit code 0
效果图如下
image.png
image.png
等过段时间，我缓缓在更新一波参数
我学习这个算法的时候其实是因为我老公忽悠我，说这个算法对时间序列表现优秀，但是我也在一些博客里看到了，只是比别的算法好一点而已，并不是特别优秀，我又在忧虑我公司那种刁钻的数据了，我试一下吧，再来更新一下。
----------------------------分割线--------------------------------------
我发现了一个有用的网址。
https://blog.****.net/wjskeepmaking/article/details/64905745
fbprophet目前仅支持以天为最小的时间粒度，下面这个网址介绍了修改代码，使得最小时间粒度变为小时。
https://blog.****.net/wjskeepmaking/article/details/65626872
----------------------------分割线--------------------------------------
现在是2020年1月20日
到今天为止，最小的时间粒度还是天。
我在2018年5月的时候买了一个新电脑，用Linux系统（Ubuntu18），安装真的很简单，pip就可以
----------------------------分割线--------------------------------------
我自己写了一段代码，用于练习，预测的是天池大赛，资金流的流入流出预测，不构建特征，单纯使用时间序列。
数据和需求见如下网址，用2013年7月1日到2014年8月31日的数据，来预测2014年9月1日到30日的数据（仅买入和赎出的总量）
https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231573/information
# coding:utf-8
import pandas as pd
from fbprophet import Prophet
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv("total_ds_y.csv")
# 将时间列重命名为ds，将需要预测的列重命名为y
data = data.rename(columns={'report_date': 'ds', 'total_redeem_amt': 'y'})
ds = data.get('ds')
y = data.get('y')
# 数据有多列仅拼接这两列
train_data = pd.concat((ds, y), axis=1)
holidays = pd.DataFrame({
# 可以随意命名，这里是因为可以添加多个不一样的holiday
'holiday': 'holiday',
# 节假日的日期
'ds': pd.to_datetime(['2013-09-19', '2013-09-20', '2013-09-21',
'2013-10-01', '2013-10-02', '2013-10-03',
'2013-10-04', '2013-10-05', '2013-10-06',
'2013-10-07', '2014-01-01', '2014-01-31',
'2014-02-01', '2014-02-02', '2014-02-03',
'2014-02-04', '2014-02-05', '2014-02-06',
'2014-04-05', '2014-04-06', '2014-04-07',
'2014-05-01', '2014-05-02', '2014-05-03',
'2014-05-31', '2014-06-01', '2014-06-02',
'2013-11-11']),
# 最小值为0（不是节假日），最大值为1（是节假日）
'lower_window': 0,
'upper_window': 1,
})
m = Prophet(holidays=holidays)
m.fit(data)
# 预测的频率（天D，或者月M），时间长度30，是否包含历史数据
future = m.make_future_dataframe(freq='D', periods=30, include_history=False) # 建立数据预测框架，数据粒度为天，预测步长为一年
# 预测的结果，包含多种成分，最后一列即yhat列为最终的预测结果
forecast = m.predict(future)
# print(forecast.ds)
m.plot(forecast) # 绘制预测效果图
plt.show()
m.plot_components(forecast) # 绘制成分趋势图
plt.show()
# 保存结果
forecast.to_csv("forecast.csv")
image.png
image.png
预测效果一般，仅做练习用。
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epoll简介及触发模式（accept、read、send）-epoll的简单介绍 epoll在LT和ET模式下的读写方式 一、epoll的接口非常简单，一共就三个函数：1. int epoll_create(int size);创建一个epoll的句柄，size用来告诉内核这个监听的数目一共有多大。这个参数不同于select中的第一个参数，给出最大监听的fd+1的值。需要注意的是，当创建好epoll句柄后，它就是会占用一个fd值，在linux下如果查看/proc/进程id/fd/，是能够看到这个fd的，所以在使用完epoll后，必须调用close关闭，否则可能导致fd被耗尽。2. int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);epoll的事件注册函数，它不同与select是在监听事件时告诉内核要监听什么类型的事件，而是在这里先注册要监听的事件类型。第一个参数是epoll_create的返回值，第二个参数表示动作，用三个宏来表示：EPOLL_CTL_ADD：注册新的fd到epfd中；EPOLL_CTL_MOD：修改已经注册的fd的监听事件；EPOLL_CTL_DEL：从epfd中删除一个fd；第三个参数是需要监听的fd，第四个参数是告诉内核需要监听什么事，struct epoll_event结构如下：struct epoll_event { __uint32_t events; /* Epoll events */ epoll_data_t data; /* User data variable */};events可以是以下几个宏的集合：EPOLLIN ：表示对应的文件描述符可以读（包括对端SOCKET正常关闭）； EPOLLIN事件：EPOLLIN事件则只有当对端有数据写入时才会触发，所以触发一次后需要不断读取所有数据直到读完EAGAIN为止。否则剩下的数据只有在下次对端有写入时才能一起取出来了。现在明白为什么说epoll必须要求异步socket了吧？如果同步socket，而且要求读完所有数据，那么最终就会在堵死在阻塞里。 EPOLLOUT：表示对应的文件描述符可以写； EPOLLOUT事件：EPOLLOUT事件只有在连接时触发一次，表示可写，其他时候想要触发，那要先准备好下面条件：1.某次write，写满了发送缓冲区，返回错误码为EAGAIN。2.对端读取了一些数据，又重新可写了，此时会触发EPOLLOUT。简单地说：EPOLLOUT事件只有在不可写到可写的转变时刻，才会触发一次，所以叫边缘触发，这叫法没错的！其实，如果真的想强制触发一次，也是有办法的，直接调用epoll_ctl重新设置一下event就可以了，event跟原来的设置一模一样都行（但必须包含EPOLLOUT），关键是重新设置，就会马上触发一次EPOLLOUT事件。1. 缓冲区由满变空.2.同时注册EPOLLIN | EPOLLOUT事件，也会触发一次EPOLLOUT事件这个两个也会触发EPOLLOUT事件 EPOLLPRI：表示对应的文件描述符有紧急的数据可读（这里应该表示有带外数据到来）；EPOLLERR：表示对应的文件描述符发生错误；EPOLLHUP：表示对应的文件描述符被挂断；EPOLLET： 将EPOLL设为边缘触发(Edge Triggered)模式，这是相对于水平触发(Level Triggered)来说的。EPOLLONESHOT：只监听一次事件，当监听完这次事件之后，如果还需要继续监听这个socket的话，需要再次把这个socket加入到EPOLL队列里3. int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event * events, int maxevents, int timeout);等待事件的产生，类似于select调用。参数events用来从内核得到事件的集合，maxevents告之内核这个events有多大，这个maxevents的值不能大于创建epoll_create时的size，参数timeout是超时时间（毫秒，0会立即返回，-1将不确定，也有说法说是永久阻塞）。该函数返回需要处理的事件数目，如返回0表示已超时。-------------------------------------------------------------------------------------------- 从man手册中，得到ET和LT的具体描述如下EPOLL事件有两种模型：Edge Triggered (ET)Level Triggered (LT)假如有这样一个例子：1. 我们已经把一个用来从管道中读取数据的文件句柄(RFD)添加到epoll描述符2. 这个时候从管道的另一端被写入了2KB的数据3. 调用epoll_wait(2)，并且它会返回RFD，说明它已经准备好读取操作4. 然后我们读取了1KB的数据5. 调用epoll_wait(2)......Edge Triggered 工作模式：如果我们在第1步将RFD添加到epoll描述符的时候使用了EPOLLET标志，那么在第5步调用epoll_wait(2)之后将有可能会挂起，因为剩余的数据还存在于文件的输入缓冲区内，而且数据发出端还在等待一个针对已经发出数据的反馈信息。只有在监视的文件句柄上发生了某个事件的时候 ET 工作模式才会汇报事件。因此在第5步的时候，调用者可能会放弃等待仍在存在于文件输入缓冲区内的剩余数据。在上面的例子中，会有一个事件产生在RFD句柄上，因为在第2步执行了一个写操作，然后，事件将会在第3步被销毁。因为第4步的读取操作没有读空文件输入缓冲区内的数据，因此我们在第5步调用 epoll_wait(2)完成后，是否挂起是不确定的。epoll工作在ET模式的时候，必须使用非阻塞套接口，以避免由于一个文件句柄的阻塞读/阻塞写操作把处理多个文件描述符的任务饿死。最好以下面的方式调用ET模式的epoll接口，在后面会介绍避免可能的缺陷。 i 基于非阻塞文件句柄 ii 只有当read(2)或者write(2)返回EAGAIN时才需要挂起，等待。但这并不是说每次read时都需要循环读，直到读到产生一个EAGAIN才认为此次事件处理完成，当read返回的读到的数据长度小于请求的数据长度时，就可以确定此时缓冲中已没有数据了，也就可以认为此事读事件已处理完成。Level Triggered 工作模式相反的，以LT方式调用epoll接口的时候，它就相当于一个速度比较快的poll(2)，并且无论后面的数据是否被使用，因此他们具有同样的职能。因为即使使用ET模式的epoll，在收到多个chunk的数据的时候仍然会产生多个事件。调用者可以设定EPOLLONESHOT标志，在 epoll_wait(2)收到事件后epoll会与事件关联的文件句柄从epoll描述符中禁止掉。因此当EPOLLONESHOT设定后，使用带有 EPOLL_CTL_MOD标志的epoll_ctl(2)处理文件句柄就成为调用者必须作的事情。然后详细解释ET, LT:LT(level triggered)是缺省的工作方式，并且同时支持block和no-block socket.在这种做法中，内核告诉你一个文件描述符是否就绪了，然后你可以对这个就绪的fd进行IO操作。如果你不作任何操作，内核还是会继续通知你的，所以，这种模式编程出错误可能性要小一点。传统的select/poll都是这种模型的代表．ET(edge-triggered)是高速工作方式，只支持no-block socket。在这种模式下，当描述符从未就绪变为就绪时，内核通过epoll告诉你。然后它会假设你知道文件描述符已经就绪，并且不会再为那个文件描述符发送更多的就绪通知，直到你做了某些操作导致那个文件描述符不再为就绪状态了(比如，你在发送，接收或者接收请求，或者发送接收的数据少于一定量时导致了一个EWOULDBLOCK 错误）。但是请注意，如果一直不对这个fd作IO操作(从而导致它再次变成未就绪)，内核不会发送更多的通知(only once),不过在TCP协议中，ET模式的加速效用仍需要更多的benchmark确认（这句话不理解）。在许多测试中我们会看到如果没有大量的idle -connection或者dead-connection，epoll的效率并不会比select/poll高很多，但是当我们遇到大量的idle- connection(例如WAN环境中存在大量的慢速连接)，就会发现epoll的效率大大高于select/poll。（未测试）另外，当使用epoll的ET模型来工作时，当产生了一个EPOLLIN事件后，读数据的时候需要考虑的是当recv返回的大小如果等于请求的大小，那么很有可能是缓冲区还有数据未读完，也意味着该次事件还没有处理完，所以还需要再次读取： 这里只是说明思路（参考《UNIX网络编程》） while(rs) {buflen = recv(activeevents[i].data.fd, buf, sizeof(buf), 0);if(buflen < 0){// 由于是非阻塞的模式,所以当errno为EAGAIN时,表示当前缓冲区已无数据可读// 在这里就当作是该次事件已处理处.if(errno == EAGAIN)break; else return; }else if(buflen == 0) { // 这里表示对端的socket已正常关闭. } if(buflen == sizeof(buf) rs = 1; // 需要再次读取 else rs = 0; } 还有，假如发送端流量大于接收端的流量(意思是epoll所在的程序读比转发的socket要快),由于是非阻塞的socket,那么send函数虽然返回,但实际缓冲区的数据并未真正发给接收端,这样不断的读和发，当缓冲区满后会产生EAGAIN错误(参考man send),同时,不理会这次请求发送的数据.所以,需要封装socket_send的函数用来处理这种情况,该函数会尽量将数据写完再返回，返回-1表示出错。在socket_send内部,当写缓冲已满(send返回-1,且errno为EAGAIN),那么会等待后再重试.这种方式并不很完美,在理论上可能会长时间的阻塞在socket_send内部,但暂没有更好的办法. ssize_t socket_send(int sockfd, const char* buffer, size_t buflen) { ssize_t tmp; size_t total = buflen; const char *p = buffer; while(1) { tmp = send(sockfd, p, total, 0); if(tmp < 0) { // 当send收到信号时,可以继续写,但这里返回-1. if(errno == EINTR) return -1; // 当socket是非阻塞时,如返回此错误,表示写缓冲队列已满, // 在这里做延时后再重试. if(errno == EAGAIN) { usleep(1000); continue; } return -1; } if((size_t)tmp == total) return buflen; total -= tmp; p += tmp; } return tmp; } 二、epoll在LT和ET模式下的读写方式 在一个非阻塞的socket上调用read/write函数, 返回EAGAIN或者EWOULDBLOCK(注: EAGAIN就是EWOULDBLOCK) 从字面上看, 意思是: * EAGAIN: 再试一次 * EWOULDBLOCK: 如果这是一个阻塞socket, 操作将被block * perror输出: Resource temporarily unavailable 总结: 这个错误表示资源暂时不够, 可能read时, 读缓冲区没有数据, 或者, write时，写缓冲区满了 。 遇到这种情况, 如果是阻塞socket, read/write就要阻塞掉。 而如果是非阻塞socket, read/write立即返回-1, 同 时errno设置为EAGAIN. 所以, 对于阻塞socket, read/write返回-1代表网络出错了. 但对于非阻塞socket, read/write返回-1不一定网络真的出错了. 可能是Resource temporarily unavailable. 这时你应该再试, 直到Resource available. 综上, 对于non-blocking的socket, 正确的读写操作为: 读: 忽略掉errno = EAGAIN的错误, 下次继续读 写: 忽略掉errno = EAGAIN的错误, 下次继续写 对于select和epoll的LT模式, 这种读写方式是没有问题的. 但对于epoll的ET模式, 这种方式还有漏洞. epoll的两种模式 LT 和 ET
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