Conteúdo do Curso
Projeto de Previsão de Preços de Ações
Previsões Usando Prophet
As previsões são então realizadas em um DataFrame com uma coluna "ds" contendo as datas para as quais uma previsão deve ser feita. Você pode obter um DataFrame apropriado que se estende por um número específico de dias no futuro usando o método auxiliar Prophet.make_future_dataframe(). Por padrão, ele também incluirá as datas do histórico, assim você poderá ver o ajuste do modelo também.
O método predict() atribuirá a cada linha no futuro um valor previsto que ele nomeia "yhat". Se você fornecer datas históricas, ele fornecerá um ajuste dentro da amostra. O objeto de previsão aqui é um novo DataFrame que inclui uma coluna "yhat" com a previsão e colunas para componentes e intervalos de incerteza.
Swipe to show code editor
- Inicialize um DF (com
365dias) onde armazenar as previsões utilizando o métodomake_future_dataframe(); - Faça as previsões;
- Imprima as últimas cinco linhas deste conjunto de dados.
Mude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixoObrigado pelo seu feedback!
As previsões são então realizadas em um DataFrame com uma coluna "ds" contendo as datas para as quais uma previsão deve ser feita. Você pode obter um DataFrame apropriado que se estende por um número específico de dias no futuro usando o método auxiliar Prophet.make_future_dataframe(). Por padrão, ele também incluirá as datas do histórico, assim você poderá ver o ajuste do modelo também.
O método predict() atribuirá a cada linha no futuro um valor previsto que ele nomeia "yhat". Se você fornecer datas históricas, ele fornecerá um ajuste dentro da amostra. O objeto de previsão aqui é um novo DataFrame que inclui uma coluna "yhat" com a previsão e colunas para componentes e intervalos de incerteza.
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