ウェブトラフィック予測 Prophet

ウェブトラフィック予測

プロフェット（Prophet）は、時系列データの予測に使用されるオープンソースの予測モデルです。

ウェブトラフィックの予測を例に挙げて、プロフェットを使用して予測を行い、結果をグラフ化します。

以下に、ウェブトラフィックの例題を示します。入力データは次のように定義されます。

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import pandas as pd
from prophet import Prophet

# ウェブトラフィックの入力データ
data = pd.DataFrame({
    'ds': pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03', '2023-01-04', '2023-01-05', '2023-01-06']),
    'y': [100, 150, 200, 180, 250, 220]
})

# プロフェットモデルの作成と予測
model = Prophet()
model.fit(data)

future = model.make_future_dataframe(periods=7)  # 7日間の予測を行う
forecast = model.predict(future)

# 予測結果のグラフ化
fig = model.plot(forecast)

上記のコードでは、dataというデータフレームにウェブトラフィックの時系列データを定義し、Prophetモデルを作成しています。

make_future_dataframeメソッドを使用して、7日間の予測を行い、predictメソッドで予測結果を取得します。

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。

この例では、2023年1月1日から1月6日までのウェブトラフィックのデータを元に、7日間の予測を行っています。

予測結果はグラフとして表示されます。

プロフェットはさまざまなパラメータやカスタマイズオプションを提供しており、さらに高度な予測を行うことも可能です。

詳細な情報については、公式のドキュメントを参照してください。

コード解説

コードの詳細を説明します。

1. import pandas as pdとfrom prophet import Prophet:

  • pandasはデータ操作のためのライブラリであり、pdとしてインポートされます。
  • Prophetはプロフェットの予測モデルを提供するライブラリであり、Prophetとしてインポートされます。

2. data = pd.DataFrame({...}):

  • pd.DataFrame({...})を使用して、ウェブトラフィックの入力データを定義します。
  • ds列には日付が、y列には対応するウェブトラフィックの値が含まれています。

3. model = Prophet():

  • Prophet()を使用して、プロフェットモデルを作成します。
  • モデルはmodelという変数に格納されます。

4. model.fit(data):

  • fit()メソッドを使用して、プロフェットモデルを入力データに適合させます。
  • 入力データを使用してモデルの学習が行われます。

5. future = model.make_future_dataframe(periods=7):

  • make_future_dataframe()メソッドを使用して、未来の期間を含むデータフレームを作成します。
  • periods=7を指定することで、7日間の予測を行うためのデータフレームが作成されます。

6. forecast = model.predict(future):

  • predict()メソッドを使用して、未来の期間の予測を行います。
  • futureデータフレームを引数として渡し、予測結果をforecastという変数に格納します。

7. fig = model.plot(forecast):

  • plot()メソッドを使用して、予測結果をグラフ化します。
  • forecastを引数として渡し、グラフオブジェクトをfigという変数に格納します。

このコードを実行すると、プロフェットモデルが作成され、入力データに基づいて予測が行われます。

予測結果はグラフとして表示されます。

結果解説

プロフェットによって生成されるグラフには、以下の要素が含まれます。

1. 元のデータポイント（Observed Data Points）:

グラフ上には、元のデータポイントがプロットされます。
ウェブトラフィックの例では、dataデータフレームに含まれる実際のウェブトラフィックの値が表示されます。

2. 予測値（Trend Forecast）:

グラフ上には、プロフェットによって予測されたウェブトラフィックのトレンドが表示されます。
予測値は、元のデータポイントから未来の期間にわたって延長されます。
予測値は、トレンドの上昇や下降を示す線で表されます。

3. 予測の不確実性範囲（Uncertainty Intervals）:

グラフ上には、予測の不確実性範囲が表示されます。通常、プロフェットは予測の不確実性を考慮し、上下の境界を示す範囲を提供します。
これにより、予測の信頼性やばらつきを視覚化することができます。

4. 週期性（Seasonality）:

グラフ上には、データに存在する週期性や季節性のパターンが表示される場合があります。
プロフェットは、週次、年次などの周期的なパターンを自動的に検出し、予測に反映させることができます。

これらの要素を組み合わせることで、プロフェットによるウェブトラフィックの予測結果をグラフ上で視覚化することができます。

グラフを通じて、ウェブトラフィックのトレンドや予測の信頼性、季節性のパターンなどを把握することができます。