旅行需要の予測 Prophet

旅行需要の予測

旅行需要の予測の例題を提供し、Prophetを使用して解決します。

以下は、旅行需要の予測の例題です。

データは月ごとの旅行需要数で構成されています。

import pandas as pd
from prophet import Prophet
import matplotlib.pyplot as plt

# 旅行需要のデータを定義
data = pd.DataFrame({
    'ds': pd.to_datetime(['2020-01-01', '2020-02-01', '2020-03-01', '2020-04-01', '2020-05-01', '2020-06-01',
                          '2020-07-01', '2020-08-01', '2020-09-01', '2020-10-01', '2020-11-01', '2020-12-01']),
    'y': [100, 120, 130, 110, 150, 170, 200, 230, 220, 180, 150, 130]
})

# Prophetモデルの作成と学習
model = Prophet()
model.fit(data)

# 予測期間の設定
future = model.make_future_dataframe(periods=12, freq='M')

# 予測の実行
forecast = model.predict(future)

# 予測結果のグラフ化
model.plot(forecast, xlabel='Date', ylabel='Demand')
plt.title('Travel Demand Forecast')
plt.show()

上記のコードでは、Prophetライブラリを使用して旅行需要の予測を行っています。

データはdataというDataFrameに定義されており、ds列には日付、y列には旅行需要数が含まれています。

Prophetモデルを作成し、fitメソッドでデータを学習させます。

次に、make_future_dataframeメソッドを使用して予測期間を設定し、predictメソッドで予測を実行します。

最後に、plotメソッドを使用して予測結果をグラフ化します。x軸には日付、y軸には需要数が表示されます。

このコードを実行すると、旅行需要の予測結果がグラフとして表示されます。

コード解説

以下にソースコードの詳細を説明します：

1. import文：

必要なライブラリをインポートします。pandasはデータ操作のために使用され、Prophetは予測モデルの作成と学習のために使用されます。
matplotlib.pyplotはグラフの描画に使用されます。

2. 旅行需要のデータの定義：

pd.DataFrameを使用して、旅行需要のデータを定義します。
ds列には日付が含まれ、y列には旅行需要数が含まれています。
日付はpd.to_datetimeを使用して日付型に変換されます。

3. Prophetモデルの作成と学習：

Prophetクラスのインスタンスを作成し、fitメソッドを使用してデータをモデルに学習させます。

4. 予測期間の設定：

make_future_dataframeメソッドを使用して、予測期間を設定します。
periodsパラメータで予測期間の長さを指定し、freqパラメータで期間の頻度を指定します。
この例では、12ヶ月ごとの予測を行っています。

5. 予測の実行：

predictメソッドを使用して、予測を実行します。
予測結果はforecastに格納されます。

6. 予測結果のグラフ化：

plotメソッドを使用して、予測結果をグラフ化します。
xlabelとylabelパラメータを使用して、x軸とy軸のラベルを指定します。
titleメソッドを使用して、グラフのタイトルを設定します。最後に、plt.show()を使用してグラフを表示します。

このソースコードを実行すると、Prophetを使用して旅行需要の予測を行い、予測結果をグラフとして表示することができます。

結果解説

旅行需要の予測結果のグラフは、時間（日付）を横軸に、旅行需要数を縦軸に表示します。

グラフの中には、以下の要素が含まれています：

1. 元のデータポイント：

元の旅行需要データポイントは、実際の旅行需要数を表しています。
これらのデータポイントは、グラフ上の散布図として表示されます。

2. 予測値：

Prophetモデルによって予測された旅行需要数は、グラフ上の線で表示されます。
この線は、元のデータポイントから予測期間まで延びています。

3. 予測区間：

予測区間は、予測値の信頼区間を表しています。通常、Prophetは予測区間を提供し、予測の不確実性を示します。
予測区間は、予測値の周りに表示される陰影つきの領域として表されます。

グラフを見ることで、元のデータポイントと予測値の間の関係や傾向を視覚的に理解することができます。

また、予測区間を見ることで、予測の信頼性や不確実性を評価することもできます。

このようなグラフを使用することで、旅行需要の予測結果を分かりやすく可視化し、将来の需要の傾向や変動を把握することができます。