Contenido del Curso
Proyecto de Predicción de Precios de Acciones
Proyecto de Predicción de Precios de Acciones
Predicciones Usando Prophet
Las predicciones se realizan sobre un DataFrame con una columna "ds"
que contiene las fechas para las que se va a realizar una predicción. Puede obtener un DataFrame adecuado que se extienda un número especificado de días en el futuro utilizando el método de ayuda Prophet.make_future_dataframe()
. Por defecto, también incluirá las fechas del histórico, por lo que también veremos el ajuste del modelo.
El método predict()
asignará a cada fila del futuro un valor predicho al que llamará "yhat"
. Si pasamos fechas históricas, nos proporcionará un ajuste dentro de la muestra. El objeto predicción aquí es un nuevo DataFrame que incluye una columna "yhat"
con la predicción y columnas para componentes e intervalos de incertidumbre.
Tarea
- Inicializar un DF (con
365
días) donde almacenar las predicciones utilizando el métodomake_future_dataframe()
; - Realizar las predicciones;
- Imprime las últimas cinco filas de este conjunto de datos.
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Las predicciones se realizan sobre un DataFrame con una columna "ds"
que contiene las fechas para las que se va a realizar una predicción. Puede obtener un DataFrame adecuado que se extienda un número especificado de días en el futuro utilizando el método de ayuda Prophet.make_future_dataframe()
. Por defecto, también incluirá las fechas del histórico, por lo que también veremos el ajuste del modelo.
El método predict()
asignará a cada fila del futuro un valor predicho al que llamará "yhat"
. Si pasamos fechas históricas, nos proporcionará un ajuste dentro de la muestra. El objeto predicción aquí es un nuevo DataFrame que incluye una columna "yhat"
con la predicción y columnas para componentes e intervalos de incertidumbre.
Tarea
- Inicializar un DF (con
365
días) donde almacenar las predicciones utilizando el métodomake_future_dataframe()
; - Realizar las predicciones;
- Imprime las últimas cinco filas de este conjunto de datos.