R facebook: Reddit — Dive into anything

Быстрый старт | Пророк

Python API

Prophet следует API модели sklearn . Мы создаем экземпляр класса Prophet , а затем вызываем его методы fit и predict .

Входные данные для Prophet всегда представляют собой кадр данных с двумя столбцами: ds и y . Столбец ds (отметка даты) должен иметь формат, ожидаемый Pandas, в идеале ГГГГ-ММ-ДД для даты или ГГГГ-ММ-ДД ЧЧ:ММ:СС для отметки времени. 9Столбец 0005 y должен быть числовым и представляет измерение, которое мы хотим спрогнозировать.

В качестве примера рассмотрим временной ряд ежедневных просмотров страниц журнала для страницы Википедии для Пейтона Мэннинга. Мы собрали эти данные с помощью пакета Wikipediatrend в Р. Пейтон Мэннинг представляет собой хороший пример, поскольку он иллюстрирует некоторые особенности Пророка, такие как множественная сезонность, изменяющиеся темпы роста и возможность моделировать особые дни (такие как участие Мэннинга в плей-офф и в Суперкубке).

CSV доступен здесь.

Сначала мы импортируем данные:

 
 
 
 
 
 1
2
3
 
 # Питон
импортировать панд как pd
от пророка импорт Пророк
 
 
 
 
 
 
 1
2
3
 
 # Питон
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/facebook/prophet/main/examples/example_wp_log_peyton_manning.csv')
дф.голова()
 
 дс
 г
 0
 10.12.2007
 9.5
 1
 2007-12-11
 8.519590
 2
 12.12.2007
 8.183677
 3
 13.12.2007
 8.072467
  
 4
 2007-12-14
 7,893572
 Мы подгоняем модель, создавая экземпляр нового объекта  Prophet . Любые настройки процедуры прогнозирования передаются в конструктор. Затем вы вызываете его метод  fit  и передаете исторический фрейм данных. Примерка должна занять 1-5 секунд.
 
 
 
 
 
 1
2
3
 
 # Питон
м = Пророк()
m.fit(df)
 
 Прогнозы затем делаются для фрейма данных со столбцом  ds , содержащий даты, для которых должен быть сделан прогноз. Вы можете получить подходящий фрейм данных, который простирается в будущее на указанное количество дней, используя вспомогательный метод  Prophet.make_future_dataframe  . По умолчанию он также будет включать даты из истории, поэтому мы также увидим, что модель подходит.
 
 
 
 
 
 
 1
2
3
 
 # Питон
будущее = m.make_future_dataframe (периоды = 365)
будущее.хвост()
 
 дс
 3265
 15. 01.2017
 3266
 2017-01-16
 3267
 17.01.2017
 3268
 2017-01-18
 3269
 2017-01-19
 Метод предсказания   будет назначать каждую строку в  будущее  предсказанное значение, которое он называет  yhat  . Если вы передадите исторические даты, это обеспечит подгонку в выборке. Объект прогноза 
   здесь представляет собой новый фрейм данных, который включает в себя столбец  и  с прогнозом, а также столбцы для компонентов и интервалов неопределенности.
 
 
 
 
 
 1
2
3
 
 # Питон
прогноз = m.predict (будущее)
прогноз[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']].tail()
 
 дс
 йхат
 yhat_lower
 yhat_upper
 3265
 15. 01.2017
 8.211542
 7.444742
 8.
5 
     
 
 
 3266 
       
 2017-01-16 
       
 8.536553 
       
  7.847804 
       
 9.211145 
     
 
 
 3267 
       
 17.01.2017 
       
 8.323968 
       
 7,541829 
       
 9.035461 
     
 
 
 3268 
       
 2017-01-18 
       
 8.156621 
       
 7.404457 
       
 8.830642 
     
 
 
 3269 
       
 2017-01-19 
       
 8.168561 
       
 7.438865 
       
 8.908668 
     
 
 
 
 Вы можете построить прогноз, позвонив в  Метод Prophet.plot  и передача вашего кадра данных прогноза. 
 
 
 
 
 
 
 1
2
 
 # Питон
fig1 = m.plot(прогноз)
 
 Если вы хотите увидеть компоненты прогноза, вы можете использовать метод  Prophet. plot_components 
 . По умолчанию вы увидите тенденцию, годовую сезонность и недельную сезонность временного ряда. Если вы включите праздники, вы также увидите их здесь.
 
 
 
 
 
 1
2
 
 # Питон
fig2 = m.plot_components (прогноз)
 
 Интерактивный рисунок прогноза и компонентов может быть создан с помощью plotly. Вам нужно будет установить plotly 4.0 или выше отдельно, так как по умолчанию он не будет установлен вместе с Prophet. Вам также потребуется установить пакеты  Notebook  и  ipywidgets .
 
 
 
 
 
 1
2
3
4
 
 # Питон
из Prophet.plot импорта plot_plotly, plot_components_plotly
plot_plotly (м, прогноз)
 
 
 
 
 
 
 1
2
 
 # Питон
plot_components_plotly (м, прогноз)
 
 Дополнительные сведения о параметрах, доступных для каждого метода, доступны в строках документации, например, через 
 
  help(Prophet)  или  help(Prophet. fit)  . Справочное руководство по R в CRAN содержит краткий список всех доступных функций, каждая из которых имеет эквивалент в Python.
 Р API 
 В R мы используем обычный API подбора модели. Мы предоставляем функцию  Prophet , которая выполняет подгонку и возвращает объект модели. Затем вы можете вызвать , предсказать  и , построить  на этом объекте модели.
 
 
 
 
 
 1
2
 
 # Р
библиотека (пророк)
 
 
 
 
 
 
 1
2
3
 
 R [запись в консоль]: Загрузка требуемого пакета: Rcpp
R [запись в консоль]: Загрузка требуемого пакета: rlang
 
  
 Сначала мы считываем данные и создаем результирующую переменную. Как и в API Python, это кадр данных со столбцами  ds  и  y , содержащими дату и числовое значение соответственно. Столбец ds должен быть ГГГГ-ММ-ДД для даты или ГГГГ-ММ-ДД ЧЧ:ММ:СС для метки времени. Как и выше, здесь мы используем логарифмическое количество просмотров страницы Википедии Пейтона Мэннинга, доступное здесь.
 
 
 
 
 
 1
2
 
 # Р
df <- read.csv('https://raw.githubusercontent.com/facebook/prophet/main/examples/example_wp_log_peyton_manning.csv')
 
 Мы вызываем функцию  Prophet , чтобы соответствовать модели. Первый аргумент — исторический фрейм данных. Дополнительные аргументы управляют тем, как Prophet соответствует данным, и описаны на последующих страницах этой документации.
 
 
 
 
 
 
 1
2
 
 # Р
м <- пророк (df)
 
 Прогнозы выполняются в кадре данных со столбцом  ds , содержащим даты, для которых должны быть сделаны прогнозы. Функция  make_future_dataframe  берет объект модели и количество периодов для прогнозирования и создает подходящий фрейм данных. По умолчанию он также будет включать исторические даты, чтобы мы могли оценить соответствие в выборке.
 
 
 
 
 
 1
2
3
 
 # Р
будущее <- make_future_dataframe(м, периоды = 365)
хвост (будущее)
 
 
 
 
 
 
 1
2
3
4
5
6
7
 
  
 дс
3265 2017-01-14
3266 2017-01-15
3267 2017-01-16
3268 2017-01-17
3269 2017-01-18
3270 2017-01-19
 
 Как и в большинстве процедур моделирования в R, для получения нашего прогноза мы используем общую функцию  прогнозирования .  объект прогноза  представляет собой кадр данных со столбцом  yhat , содержащим прогноз. Он имеет дополнительные столбцы для интервалов неопределенности и сезонных компонентов.
 
 
 
 
 
 1
2
3
 
 # Р
прогноз <- прогноз (м, будущее)
хвост (прогноз [c ('ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper')])
 
 
 
 
 
 
 1
2
3
4
5
6
7
 
 ds yhat yhat_lower yhat_upper
3265 14. 01.2017 7.8183597,071228 8,550957
3266 15.01.2017 8.200125 7.475725 8.869495
3267 16.01.2017 8.525104 7.747071 9.226915
3268 17.01.2017 8.312482 7.551904 9.046774
3269 18.01.2017 8.145098 7.3
  8.863692
3270 19.01.2017 8.156964 7.381716 8.866507
 
 Вы можете использовать общую функцию  plot  для построения прогноза, передав модель и кадр данных прогноза.
 
 
 
 
 
 1
2
 
 # Р
сюжет(м, прогноз)
 
 Вы можете использовать функцию  Prophet_plot_components  для просмотра прогноза с разбивкой на тренд, недельную сезонность и годовую сезонность.
 
 
 
 
 
 1
2
 
 # Р
Prophet_plot_components (м, прогноз)
 
 Интерактивный график прогноза с использованием Dygraphs можно создать с помощью команды  dyplot.prophet(m, прогноз)  .
 Более подробная информация о параметрах, доступных для каждого метода, доступна в строках документации, например, через  ?prophet  или  ?fit.prophet  . Эта документация также доступна в справочном руководстве по CRAN.
 Редактировать на GitHub
 Отчеты о прозрачности | Центр прозрачности 
 Центр прозрачности 
 Политики
 Стандарты сообщества Facebook 
 Политики, определяющие, что разрешено, а что запрещено в приложении Facebook.
 Стандарты метарекламы 
 Политики в отношении рекламного контента и бизнес-активов.
 Другие политики 
 Другие политики, применимые к мета-технологиям.
 Как Meta улучшается 
 Как мы обновляем наши политики, оцениваем результаты, работаем с другими и многое другое.
 Правоприменение
 Выявление нарушений 
 Как группы по технологиям и проверке помогают нам обнаруживать и проверять нарушающий правила контент и учетные записи.
 Принятие мер 
 Наш трехкомпонентный подход к принудительному использованию контента: удаление, сокращение и информирование.
 Безопасность
 Опасные сбои 
 Как мы устраняем скоординированные враждебные сети, чтобы защитить людей, пользующихся нашими услугами
 Угрозы безопасности 
 Проблемы, которые мы исследуем и решаем по всему миру
 Сообщение об угрозе 
 Исследование безопасности враждебных сетей, которые мы отключили с 2017 года.
 Характеристики
 Наш подход к выборам 
 Как мы помогаем предотвратить вмешательство, дать людям возможность голосовать и многое другое.
 Наш подход к дезинформации 
 Как мы работаем с независимыми специалистами по проверке фактов и т. д. для выявления и принятия мер в отношении дезинформации.
 Наш подход к контенту, заслуживающему освещения в печати 
 Как мы оцениваем контент для освещения в печати.
 Наш подход к ранжированию 
 Как мы уменьшаем проблемный контент в новостной ленте.
 Надзор
 Как подать апелляцию в Совет по надзору 
 Случаи по надзору за надзором 
 Рекомендации Совета по надзору 
 Создание Совета по надзору 
 Совет по надзору: Дальнейшие вопросы 
. Отчет
 Ежеквартальный отчет о том, насколько хорошо мы соблюдаем наши правила в приложении Facebook и Instagram.
 Интеллектуальная собственность 
 Сообщите о том, насколько хорошо мы помогаем людям защищать их интеллектуальную собственность.
 Правительственные запросы на данные пользователей 
 Отчет о правительственных запросах на данные людей.
 Ограничения контента на основании местного законодательства 
 Сообщите, когда мы ограничиваем контент, который, как нам сообщают, нарушает местный закон.
 Сбои в работе Интернета 
 Отчет о преднамеренных ограничениях доступа в Интернет, которые ограничивают возможности людей получать доступ в Интернет.
 Отчет о широко просматриваемом контенте 
 Ежеквартальный отчет о том, что люди видят на Facebook, включая контент, получивший наибольшее распространение в течение квартала.
 Нормативные и другие отчеты о прозрачности 
 Загрузите текущие и прошлые нормативные отчеты для Facebook и Instagram.
 Центр прозрачности
 ПОЛИТИКА 
 Стандарты сообщества Facebook
 Другие политики
 Как Meta улучшается
 Обеспечение 
 Обнаружение нарушений
 Security 
 Установки угроз
 Угрозы безопасности
 Отчет о угрозе
. 
 Наш подход к выборам
 Наш подход к LISINFormation
4. Наш подход к ранжированию
 НАДЗОР 
 Как подать апелляцию в Наблюдательный совет
 Дела Наблюдательного совета
 Рекомендации по надзору за надзором
 Создание Совета по надзору
 Совет по надзору: далее задают вопросы
 Ежекварные обновления Meta в Совете по надзору
 Данные 
 Сообщество.