オンライン教育の利用予測

オンライン教育の利用予測の例題を解決するために、Facebookが開発したProphetというツールを使用します。

Prophetは、時系列データの予測に特化したオープンソースの予測モデルです。

以下の例では、”Date”と”Usage”の2つの列を持つデータセットを想定しています。

“Date”列は各データポイントのタイムスタンプを表し、”Usage”列はその日付のオンライン教育利用者数を表します。

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import pandas as pd
from prophet import Prophet

# 入力データを定義する
data = pd.DataFrame({
    'ds': ['2023-01-01', '2023-01-08', '2023-01-15', '2023-01-22', '2023-01-29', '2023-02-05', '2023-02-12', '2023-02-19', '2023-02-26', '2023-03-05'],
    'y': [100, 120, 110, 130, 150, 140, 160, 180, 170, 190]
})

# 'ds'列を日付型に変換する
data['ds'] = pd.to_datetime(data['ds'])

# Prophetモデルを初期化してフィットさせる
model = Prophet(weekly_seasonality=True)
model.fit(data)

# 予測用の未来のデータフレームを作成する
future = model.make_future_dataframe(periods=10, freq='W')

# 予測を行う
forecast = model.predict(future)

# 予測結果をプロットする
fig = model.plot(forecast)

この例では、2023年1月1日から2023年3月5日までの10個のデータポイントを持つ入力データを定義しています。

weekly_seasonality=Trueパラメータは、モデルがデータの週次周期性を考慮するようにします。

make_future_dataframe関数は、10週間の追加予測用データフレームを作成するために使用されます。

freq='W'パラメータは、頻度を週次に設定します。

最後に、plot関数を使用して予測結果をグラフで可視化します。

これは単なる基本的な例であり、具体的な要件に応じて入力データやパラメータをカスタマイズすることができます。

ソースコード解説

提供されたコードは、Prophetという時系列予測モデルを用いて、一連の時系列データの予測を行う基本的な手順を示しています。以下に各部分の詳細説明を示します。

1. 必要なライブラリのインポート:

まず、必要なライブラリをインポートしています。
pandas ライブラリはデータの操作や整形、Prophet ライブラリは時系列予測モデルを構築するために使用されます。

2. 入力データの定義:

data という名前のデータフレームを作成しています。
このデータフレームには、’ds’ 列に日付情報、’y’ 列に対応する時系列データ（ここでは例として利用回数）を含むデータが格納されています。

3. 日付データの整形:

‘ds’ 列は日付を文字列として格納しています。
そのため、pd.to_datetime を使用してこの列を日付型に変換しています。
これにより、日付データを効果的に処理できるようになります。

4. Prophetモデルの初期化とフィッティング:

Prophet クラスのインスタンスを作成し、weekly_seasonality=True を設定して週次の周期性を考慮するようにしています。
その後、このモデルに data データフレームを適合させています。

5. 予測用の未来データの作成:

予測のために、元のデータ期間に加えて未来の期間を含むデータフレーム future を作成しています。periods=10 と freq='W' を指定して、未来の10週間分の日付データを生成しています。

6. 予測の実行:

model.predict(future) を呼び出すことで、未来の期間に対する予測を行います。
予測結果は forecast というデータフレームとして返されます。

7. 予測結果のプロット:

model.plot(forecast) を呼び出すことで、元のデータと予測結果を含むグラフが表示されます。

このグラフを通じて、予測の範囲、予測された時系列データの変化、週次の季節性などが視覚的に確認できます。

このコードは、Prophetモデルを使って時系列データの予測を行う基本的な手法を示しており、実際のデータに適用する際には、データの特性に合わせて適切な調整が必要です。

結果解説

グラフは、以下の要素を含んでいます。

1. 黒い点:

元のデータポイントを表しており、各データポイントの x 軸には日付（’ds’ 列の値）、y 軸には対応する時系列データの値（’y’ 列の値）が配置されています。

2. 青い線と青い範囲:

予測の結果として、黒い線が描かれ、これは予測された時系列データの値を示しています。
青い範囲は、予測の不確実性を示すもので、予測された値の上下に広がっています。

3. 縦軸 (y 軸):

利用回数などの時系列データの値を表します。

4. 横軸 (x 軸):

日付を示し、時間の経過に伴うデータの変化を示しています。
青い点と黒い線が連続している範囲が、過去から未来への時系列の推移を表しています。

5. 週次の周期性:

グラフ上に縦線が表示され、週ごとの周期性を示しています。
この週次の周期性は、Prophetモデルによって考慮されています。

このグラフを通じて、元のデータと予測されたデータの変化、および週ごとの季節性を視覚的に理解することができます。

飲食業の需要予測

飲食業の需要予測の例を示し、Prophetを使用して予測し、結果をグラフ化する手順を説明します。

まず、必要なライブラリをインポートします。

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

次に、仮想的な飲食業の需要データを生成します。

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np.random.seed(10)  # 乱数生成のシードを固定して再現性を保つ

# 週次周期の日付データを生成
dates = pd.date_range(start='2023-01-01', periods=104, freq='W-SAT')

# ランダムな需要データを生成
demand = np.random.randint(100, 1000, size=len(dates))

# データフレームに格納
data = pd.DataFrame({'ds': dates, 'y': demand})

Prophetを使用して予測を行い、結果をグラフ化します。

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# Prophetモデルの初期化
model = Prophet(weekly_seasonality=True)

# モデルにデータをフィット
model.fit(data)

# 予測用データフレームの作成
future = model.make_future_dataframe(periods=12, freq='W-SAT')  # 予測を12週先まで行う

# 予測を実行
forecast = model.predict(future)

# グラフ化
fig = model.plot(forecast)
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Demand')
plt.title('Restaurant Demand Forecast with Weekly Seasonality')
plt.show()

上記のコードでは、仮想的な飲食業の需要データを生成し、Prophetモデルを使用して予測を行いました。

生成されたグラフは、日付に対する需要の予測を示しています。

実際のデータやニーズに合わせてコードを調整してください。

ソースコード解説

ソースコードの各部分の詳細を説明します。

1. ライブラリのインポート:

• pandasはデータ操作のためのライブラリです。
• numpyは数値計算のためのライブラリです。
• ProphetはFacebookが開発した時系列予測ライブラリです。
• matplotlib.pyplotはデータの可視化のためのライブラリです。

2. 乱数生成のシードの固定:

• np.random.seed(10)は、乱数生成のシードを固定して再現性を保つためのコードです。

3. 週次周期の日付データの生成:

• pd.date_rangeを使用して、’2023-01-01’から104週間分の週次周期の日付データを生成します。

4. ランダムな需要データの生成:

• np.random.randintを使用して、100から1000までのランダムな需要データを生成します。

5. データフレームへの格納:

• pd.DataFrameを使用して、日付データと需要データを組み合わせてデータフレームを作成します。

6. Prophetモデルの初期化:

• Prophet(weekly_seasonality=True)を使用して、Prophetモデルを初期化します。
  weekly_seasonality=Trueは週次周期性を考慮するためのパラメータです。

7. モデルへのデータのフィット:

• model.fit(data)を使用して、データをモデルにフィットさせます。

8. 予測用データフレームの作成:

• model.make_future_dataframeを使用して、12週先までの予測用のデータフレームを作成します。

9. 予測の実行:

• model.predictを使用して、予測を実行します。

10. グラフ化:

• model.plotを使用して、予測結果をグラフ化します。
• plt.xlabelとplt.ylabelを使用して、x軸とy軸のラベルを設定します。
• plt.titleを使用して、グラフのタイトルを設定します。
• plt.showを使用して、グラフを表示します。

このソースコードは、ランダムな需要データを使用してProphetモデルを構築し、週次周期性を考慮した需要の予測を行います。

予測結果はグラフとして表示されます。

ただし、具体的なデータやパラメータによって結果は異なるため、実際のデータに合わせて調整してください。

結果解説

グラフの特徴や内容について説明いたします。

Prophetによる需要予測のグラフは、横軸が日付（週次で表示されている場合は週ごとの日付）、縦軸が需要（または売上など）を表しています。

以下に、典型的なProphetの予測グラフで見られる要素について説明します。

1. 黒い点線:

実測データの点線が表示されます。
これは、過去の実際の需要データを示しています。

2. 青い線と範囲:

黒い線は、Prophetモデルによって予測された需要の中央値（予測値）を表しています。
また、周囲に淡い色で描かれた領域は、不確実性を示しており、予測の信頼区間を表しています。

3. 週次周期性の影響:

グラフに週次周期性の影響が現れます。
通常、週末に需要が上昇する業界では、週末にピークが現れる傾向があるでしょう。

4. 未来の予測:

青い線が実測データの最後から伸びている部分は、未来の予測を示しています。
これにより、将来の需要の予測値と信頼区間を確認することができます。

5. トレンド:

グラフ内のデータポイントや線の動きに沿ったトレンドが観察できるかもしれません。

需要が増加している、減少している、あるいは安定しているかを確認できます。

グラフを通じて、過去の需要データからProphetモデルが予測した将来の需要の変動パターンと、それに伴う不確実性を視覚的に理解することができます。

あなたのデータに合わせてこのグラフを解釈し、適切なビジネス判断を行うことが重要です。

自然災害（地震）の発生予測

自然災害（地震）の発生予測の例題を示します。

こちらはダミーデータを使用しています。

また、年次周期性を考慮してProphetを適用し、予測結果をグラフで表示します。

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

# ダミーデータを作成
data = {'ds': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=365, freq='D'),
        'y': [0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0,
              1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0,
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              0, 0, 0, 0, 0]}  # 365日間の地震発生（1）・非発生（0）
print(len(data['y']))
df = pd.DataFrame(data)

# Prophetモデルの作成
model = Prophet(
    changepoint_prior_scale=0.5,  # 変化点の影響度
    yearly_seasonality=True,      # 年次周期性を考慮
    weekly_seasonality=False      # 週次周期性は考慮しない
)
model.add_seasonality(name='monthly', period=30.5, fourier_order=5)  # 月次周期性を考慮

model.fit(df)

# 予測用データフレームを作成
future = model.make_future_dataframe(periods=30)  # 30日間の予測
forecast = model.predict(future)

# グラフで表示
fig = model.plot(forecast)
plt.title('Earthquake Occurrence Prediction')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Occurrence (1) / Non-occurrence (0)')
plt.ylim([-0.1, 1.1])
plt.show()

この例では、365日間の地震発生データ（1：地震発生、0：地震非発生）を使用してProphetモデルを作成し、その後30日間の地震発生を予測しています。

年次周期性を考慮し、月次の周期性も加えています。

予測結果のグラフは、年次の周期性や月次の変動を反映しています。

地震の発生・非発生のパターンを視覚的に理解することができます。

ただし、この例では実際の地震発生データではなく、ダミーデータを使用しています。

実際の地震発生予測には多くの要因が影響し、複雑なモデリングが必要です。

ソースコード解説

このソースコードは、地震発生予測の例題を示しています。

プログラムはPythonで記述されており、Prophetライブラリを使用して地震の発生予測を行い、結果をグラフで表示しています。

以下にコードの各部分を説明します。

1. import文:

必要なライブラリをインポートしています。
pandasはデータの操作、Prophetは時系列予測モデルの作成、matplotlib.pyplotはグラフの描画に使用されます。

2. ダミーデータの作成:

data辞書を用いて、日付と地震の発生（1）・非発生（0）のデータを作成しています。

3. dfの作成:

data辞書を使用してpandasのデータフレーム df を作成しています。
これには日付（’ds’）と地震の発生状況（’y’）が含まれています。

4. Prophetモデルの作成:

Prophetモデルを作成します。
changepoint_prior_scaleは変化点の影響度、yearly_seasonalityは年次周期性、weekly_seasonalityは週次周期性を指定しています。

5. 月次周期性の追加:

add_seasonalityメソッドを使用して、月次周期性を追加しています。
periodは周期の長さ（30.5日）、fourier_orderは周期性の調整パラメータです。

6. モデルの学習:

fitメソッドを使用して、モデルをデータに適合させています。

7. 予測用データフレームの作成:

make_future_dataframeメソッドを使用して、将来の予測データを含むデータフレーム future を作成しています。

8. 予測の実行:

predictメソッドを使用して、予測を行い、forecastに結果を格納しています。

9. グラフの描画:

model.plot(forecast)で予測結果のグラフを描画しています。
plt.title、plt.xlabel、plt.ylabelなどを使用して、グラフのタイトルと軸ラベルを設定しています。
また、plt.ylimで縦軸の範囲を設定しています。

10. plt.show():

グラフを表示します。

このプログラムは、Prophetモデルを使用して地震発生予測を行い、その結果を日付ごとの地震発生（1）・非発生（0）の状況としてグラフで可視化しています。

結果解説

地震発生予測のグラフについて説明します。

このグラフは、Prophetモデルを使用して予測された地震の発生（1）または非発生（0）を表しています。

横軸は日付を示し、縦軸は地震の発生を表しています。

以下にグラフ内の主な要素を説明します。

1. 黒い点線:

実際のデータポイントを示します。
黒い点線の位置が、過去のデータに基づいてモデルが予測した地震発生の状態を表します。

2. 青い線（予測）:

予測された地震発生の状態を示す黒い線です。
この線は、過去のデータからモデルが学習したパターンと、その後の予測期間に対する予測を基にして描かれています。

3. 青い領域:

青い領域は、予測の信頼区間を表しています。
予測は確実性を持って行えるわけではないため、信頼区間内での予測が行われていることを示します。

4. 横軸（日付）:

日付が横軸に表示されており、過去のデータと将来の予測期間が表示されています。

5. 縦軸（地震発生）:

縦軸は地震の発生（1）または非発生（0）を表しています。
縦軸の値が0または1の間で変動します。

このグラフを通じて、過去の地震発生データに基づいてモデルが学習し、将来の予測期間における地震発生の傾向や確からしさを示すことができます。

信頼区間内の予測結果がどれだけ合致しているかを確認し、地震発生のパターンを把握する助けとなります。

人材需要の予測

人材需要の予測を行いましょう。

以下の例をご覧ください。

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import pandas as pd
from prophet import Prophet
import numpy as np

# ランダムな入力データの生成
np.random.seed(0)
dates = pd.date_range(start='2021-01-01', periods=24, freq='M')
data = pd.DataFrame({
    'ds': dates,
    'y': np.random.randint(low=50, high=200, size=24)
})

# 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)

# グラフ化
fig = model.plot(forecast)
fig.show()

この例では、24ヶ月分のランダムな人材需要のデータを生成し、次の12ヶ月間の予測を行います。

ds列には日付、y列にはランダムな人材需要の指標が入っています。

Prophetモデルを使ってデータを学習し、make_future_dataframe関数で予測期間を設定します。

そして、predict関数を使って予測を実行します。

最後に、plot関数を使って予測結果をグラフ化し、show関数でグラフを表示します。

ソースコード解説

このソースコードは、Prophetを使用してランダムな人材需要の予測を行うための手順を示しています。

以下、各行の詳細な説明です。

1. import pandas as pd:

pandasライブラリをインポートし、データの操作と解析のための機能を提供します。

2. from prophet import Prophet:

ProphetライブラリからProphetクラスをインポートします。
Prophetは、時系列データの予測モデリングに特化したライブラリです。

3. import numpy as np:

numpyライブラリをインポートし、数値計算やランダムなデータの生成などの機能を提供します。

4. np.random.seed(0):

乱数のシードを設定します。これにより、再現性のあるランダムなデータが生成されます。

5. dates = pd.date_range(start='2021-01-01', periods=24, freq='M'):

pandasのdate_range関数を使って、24ヶ月分の日付データを生成します。
開始日は’2021-01-01’で、1ヶ月ごとにデータが生成されます。

6. data = pd.DataFrame({'ds': dates, 'y': np.random.randint(low=50, high=200, size=24)}):

pandasのDataFrameを使って、日付データとランダムな人材需要のデータを組み合わせてデータフレームを作成します。
ds列には日付データが、y列には50から200の範囲でランダムに生成された人材需要のデータが格納されます。

7. model = Prophet():

Prophetクラスのインスタンスを作成し、予測モデルを初期化します。

8. model.fit(data):

Prophetモデルにデータを適合させて学習を行います
。ここで、過去のデータを元にトレンドや季節性を学習します。

9. future = model.make_future_dataframe(periods=12, freq='M'):

予測期間を設定するために、将来の日付データを生成します。
periods引数には予測する期間の長さを指定し、freq引数には期間の間隔を指定します。

10. forecast = model.predict(future):

予測を実行し、将来の人材需要を予測します。
predict関数は、学習済みのモデルと将来の日付データを入力として、予測結果を返します。

11. fig = model.plot(forecast):

予測結果をグラフ化します。
plot関数は、予測結果を可視化するためのグラフを作成します。

12. fig.show(): グラフを表示します。

以上がソースコードの詳細な説明です。

このコードを実行することで、ランダムな人材需要の予測結果をグラフで表示することができます。

結果解説

結果のグラフについて説明します。

Prophetによって生成されたグラフには、以下の要素が含まれています。

1. 元のデータポイント（Observed Data Points）:

グラフ上の黒い点が元のデータポイントを表しています。
これは、予測モデルの学習に使用された実際の人材需要のデータです。

2. 予測値（Trend Forecast）:

グラフ上の黒い線が予測値を表しています。
この線は、Prophetモデルによって予測された人材需要のトレンドを示しています。
トレンドは、データの中で見られる長期的な変化や傾向を表しています。

3. 予測の不確実性（Uncertainty Intervals）:

グラフ上の青い領域が予測の不確実性を示しています。
これは、予測値の周りに描かれた領域で、将来のデータポイントがどの程度のばらつきを持つかを示しています。
一般的に、不確実性が高いほど予測の信頼性が低くなります。

これらの要素を組み合わせることで、Prophetによる人材需要の予測結果が視覚化されます。
グラフを通じて、トレンドや季節性のパターン、予測の不確実性などを把握することができます。

以上が結果のグラフの詳細な説明です。

予測結果を分析する際には、これらの要素を考慮に入れてください

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。

エネルギー需要予測

エネルギー需要予測の例題を示し、Facebook Prophetを使用して予測を行います。

まずはPythonコードの例をご覧ください。

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

# 入力データの定義
data = {'ds': ['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03', '2023-01-04', '2023-01-05',
               '2023-01-06', '2023-01-07', '2023-01-08', '2023-01-09', '2023-01-10'],
        'y': [100, 120, 110, 105, 130, 125, 135, 140, 150, 155]}

df = pd.DataFrame(data)
df['ds'] = pd.to_datetime(df['ds'])

# Prophetモデルの初期化と学習
model = Prophet()
model.fit(df)

# 予測用データの準備
future = model.make_future_dataframe(periods=5)  # 5日間の予測を行う

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

# グラフ化
fig = model.plot(forecast)
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Energy Demand')
plt.title('Energy Demand Forecast')
plt.show()

この例では、過去の10日間のエネルギー需要データを使って、Prophetモデルを構築し、未来の5日間のエネルギー需要を予測しています。

dataには日付 (ds) とエネルギー需要 (y) のデータが含まれています。

予測結果はグラフとして表示されます。

コードを実行すると、過去のデータから学習されたモデルが未来のエネルギー需要を予測し、グラフで表示されます。

このグラフには過去のデータ、予測、予測区間の情報が含まれています。

注意:
上記のコードを実行するためには、Python環境にpandasとprophetライブラリがインストールされている必要があります。

必要なライブラリがインストールされていない場合は、pip install pandas prophetを実行してインストールしてください。

コード解説

このソースコードは、Pythonで時系列データの予測モデリングを行うためにFacebookが開発したProphetというライブラリを使用しています。

Prophetは、季節性やトレンドを考慮した時系列データの予測モデルを構築するために使用されます。

具体的なコードの内容を詳しく説明します。

1. モジュールのインポート:

• import pandas as pd: pandasライブラリをpdという別名でインポートします。
  pandasはデータ解析と操作のための強力なライブラリです。
• from prophet import Prophet: ProphetライブラリからProphetクラスをインポートします。
  これはProphetモデルを構築するために使用されます。
• import matplotlib.pyplot as plt: Matplotlibライブラリのpyplotモジュールをpltという別名でインポートします。
  これはグラフの描画に使用されます。

2. 入力データの定義:

• data: 予測対象の時系列データを示す辞書です。
  各日付（’ds’）に対するエネルギー需要（’y’）が記録されています。
• df: pandasのDataFrameを作成し、data辞書を元にデータを格納します。
  日付列は日時形式に変換されます。

3. Prophetモデルの初期化と学習:

• model = Prophet(): Prophetモデルのインスタンスを作成します。
  このモデルは季節性やトレンドを捉えるための構造を持っています。
• model.fit(df): dfに格納されたデータを使用して、Prophetモデルを学習させます。

4. 予測用データの準備:

• future = model.make_future_dataframe(periods=5): 予測のための日付を含むDataFrameを作成します。
  ここでは、元のデータに続いて5日間の予測を行うために、新しい日付が生成されます。

5. 予測の実行:

• forecast = model.predict(future): 予測用のDataFrame future を使用して、Prophetモデルによる予測を実行します。
  結果はforecastというDataFrameとして返されます。

6. グラフ化:

• fig = model.plot(forecast): 予測結果を可視化するためにProphetライブラリが提供する組み込みのプロット関数を呼び出します。
  予測結果が含まれるforecastデータを使用してグラフが描画されます。
• plt.xlabel('Date'), plt.ylabel('Energy Demand'), plt.title('Energy Demand Forecast'): グラフにラベルとタイトルを追加します。
• plt.show(): 最後に、描画されたグラフを表示します。

このコード全体の目的は、元の時系列データを使用してProphetモデルを学習し、新しい日付に対して予測を行い、結果をグラフで可視化することです。

結果解説

Prophetによって生成されるグラフには、以下の要素が含まれています。

それぞれの要素について詳しく説明します。

1. 過去のデータポイント (Historical Data Points):

グラフの背景に灰色で表示される点や線は、過去の実際のデータポイントを表しています。
例題のデータでは、過去10日間のエネルギー需要データがこの部分に対応します。

2. トレンド予測 (Trend Forecast):

青い線がグラフ上に表示されており、これがProphetによるトレンド予測を表しています。
トレンドはデータの長期的な変動を示し、データの傾向を表しています。

3. 週次トレンド (Weekly Seasonality):

週ごとの周期的な変動を示すコンポーネントです。
グラフ上で土曜日や日曜日など、週の特定の曜日ごとに周期的な変動が表示されることがあります。

4. 年次トレンド (Yearly Seasonality):

年間を通じての周期的な変動を示すコンポーネントです。
特定の季節や祝日によるエネルギー需要の変動が表示されることがあります。

5. 予測区間 (Prediction Intervals):

ライトブルーの領域が予測区間を表しています。
Prophetは不確かさを考慮し、予測の信頼性を示すためにこの区間を提供します。
通常はデフォルトで95%の信頼区間が表示されます。

6. 予測値 (Forecasted Values):

グラフ上に表示される青い線が、Prophetによる未来のエネルギー需要の予測値を表しています。
この予測値はトレンド、週次トレンド、年次トレンドなどの要素を組み合わせて生成されます。

7. 日付軸 (Date Axis):

グラフのx軸は日付を示しており、過去のデータポイントから未来の予測までを示しています。

このグラフは、過去のデータから学習されたモデルに基づいて未来のエネルギー需要を予測する際のトレンドや周期的な変動、不確かさなどを視覚的に示すものです。

グラフを見ることで、データの傾向や予測の信頼性を評価することができます。

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。

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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。

売上予測

売上予測の例題として、ある小売店舗の過去の売上データを使用して予測を行います。

以下のデータを使用して、Prophetを使って売上予測を行い、結果をグラフ化します。

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import pandas as pd
from fbprophet import Prophet

# データの定義
data = {
    'ds': ['2022-01-01', '2022-02-01', '2022-03-01', '2022-04-01', '2022-05-01', '2022-06-01', '2022-07-01', '2022-08-01', '2022-09-01', '2022-10-01', '2022-11-01', '2022-12-01'],
    'y': [100, 120, 130, 110, 150, 140, 160, 180, 200, 210, 190, 220]
}

# Prophet用のデータフレームに変換
df = pd.DataFrame(data)
df['ds'] = pd.to_datetime(df['ds'])

# モデルの作成と予測
model = Prophet()
model.fit(df)
future = model.make_future_dataframe(periods=12, freq='M')
forecast = model.predict(future)

# 予測結果の表示
print(forecast[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']].tail(12))

上記のコードでは、データをPythonの辞書形式で定義し、Prophet用のデータフレームに変換しています。

その後、Prophetモデルを作成し、将来の12ヶ月間の売上を予測しています。

予測結果をグラフ化するために、以下のPythonコードを使用します。

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import matplotlib.pyplot as plt

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

上記のコードでは、Prophetによる予測結果をグラフ化しています。

x軸には日付、y軸には売上が表示されます。

以上のコードを実行することで、売上予測の例題をProphetで解き、結果を分かりやすくグラフ化することができます。

コード解説

以下にソースコードの各部分の詳細を説明します。

1. ライブラリのインポート:

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

必要なライブラリをインポートしています。

pandasはデータフレームの操作に使用され、Prophetは予測モデルの作成と予測を行うために使用されます。

matplotlib.pyplotはグラフの表示に使用されます。

2. データの定義:

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data = {
    'ds': ['2022-01-01', '2022-02-01', '2022-03-01', '2022-04-01', '2022-05-01', '2022-06-01', '2022-07-01', '2022-08-01', '2022-09-01', '2022-10-01', '2022-11-01', '2022-12-01'],
    'y': [100, 120, 130, 110, 150, 140, 160, 180, 200, 210, 190, 220]
}

予測に使用する売上データを定義しています。

dsは日付を、yは対応する売上を表しています。

3. Prophet用のデータフレームに変換:

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df = pd.DataFrame(data)
df['ds'] = pd.to_datetime(df['ds'])

データをProphet用のデータフレームに変換しています。

pd.DataFrame()を使用して辞書形式のデータをデータフレームに変換し、pd.to_datetime()を使用して日付の列を日付型に変換しています。

4. モデルの作成と予測:

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model = Prophet()
model.fit(df)
future = model.make_future_dataframe(periods=12, freq='M')
forecast = model.predict(future)

Prophetモデルを作成し、過去のデータを使用してモデルを学習させます。

make_future_dataframe()を使用して将来の日付を含むデータフレームを作成し、predict()を使用して予測を行います。

5. 予測結果の表示:

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print(forecast[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']].tail(12))

予測結果を表示します。

[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']]を使用して、日付と予測された売上、下限値、上限値の列を表示します。

6. 予測結果のグラフ化:

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fig = model.plot(forecast)
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Sales')
plt.title('Sales Forecast')
plt.show()

予測結果をグラフ化して表示します。

model.plot()を使用して予測結果をグラフ化し、plt.xlabel()とplt.ylabel()で軸のラベルを設定し、plt.title()でグラフのタイトルを設定します。

最後にplt.show()でグラフを表示します。

以上が、売上予測を行い、結果を表示およびグラフ化するためのソースコードの詳細な説明です。

結果解説

実行結果は以下のようになります。

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           ds        yhat  yhat_lower  yhat_upper
12 2022-12-31  228.962089  213.866024  242.519432
13 2023-01-31  239.914274  224.889105  254.237392
14 2023-02-28  249.806570  234.338750  264.336614
15 2023-03-31  260.758755  246.001839  275.548391
16 2023-04-30  271.357643  256.023975  286.257924
17 2023-05-31  282.309828  268.069062  297.171988
18 2023-06-30  292.908717  278.309079  307.197057
19 2023-07-31  303.860902  289.085905  318.430346
20 2023-08-31  314.813087  300.655728  329.808028
21 2023-09-30  325.411975  309.834843  339.653120
22 2023-10-31  336.364160  321.595208  352.081106
23 2023-11-30  346.963049  331.431253  362.452297

上記の結果は、将来の12ヶ月間の売上予測を示しています。

各行は予測された月ごとのデータを表しており、以下の列が含まれています。

• ds: 予測された日付
• yhat: 予測された売上の値
• yhat_lower: 予測された売上の下限値
• yhat_upper: 予測された売上の上限値

予測結果をグラフ化すると、以下のようなグラフが表示されます。

このグラフでは、x軸には日付が表示され、y軸には売上が表示されています。

青い線は予測された売上の値を表しており、水色の領域は予測の不確かさを示しています。

具体的には、水色の領域は予測された売上の下限値と上限値の範囲を表しています。

このように、Prophetを使用して売上予測を行うと、将来の売上の傾向や予測の不確かさを把握することができます。

感染症拡大予測

Prophetを使用して感染症の拡大予測を行うための例を示します。

ここでは架空のデータを使用していますが、実際のデータを用いて同様の手順が適用できます。

まず、必要なライブラリをインポートします。

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

次に、時系列データを作成し、Prophetで予測を行います。

以下は架空の感染症拡大データの例です。

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# データの作成
data = pd.DataFrame({
    'ds': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=180, freq='D'),
    'y': np.concatenate([np.random.randint(100, 1000, size=90), np.random.randint(1000, 5000, size=90)])
})

# モデルの初期化
model = Prophet(daily_seasonality=True)

# モデルの学習
model.fit(data)

# 予測のためのデータフレーム作成
future = model.make_future_dataframe(periods=30)

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

最後に、結果をグラフ化してみましょう。

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# 予測結果のグラフ化
fig = model.plot(forecast)
plt.title('Infectious Disease Spread Forecast')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Number of Cases')
plt.show()

このコードを実行すると、感染症の拡大予測のグラフが表示されます。

[実行結果]

ここでは架空のデータを使用しましたが、実際の感染症データを同様の方法で扱うことができます。

結果のグラフから、将来の感染症の拡大傾向を視覚的に把握することができます。

コード解説

コードの各部分を詳しく説明します。

1. ライブラリのインポート:

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

必要なライブラリをインポートしています。

pandasはデータ操作のために、numpyは数値計算のために、Prophetは時系列予測のために、matplotlibはグラフ化のために使用されます。

2. データの作成:

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data = pd.DataFrame({
    'ds': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=180, freq='D'),
    'y': np.concatenate([np.random.randint(100, 1000, size=90), np.random.randint(1000, 5000, size=90)])
})

ここでは、180日間の時系列データを作成しています。

‘ds’列には日付が、’y’列には架空の感染症のケース数が入力されています。

最初の90日間は100から1000の範囲の乱数で、残りの90日間は1000から5000の範囲の乱数でデータが生成されています。

3. モデルの初期化と学習:

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model = Prophet(daily_seasonality=True)
model.fit(data)

Prophetモデルを初期化し、daily_seasonalityをTrueに設定して日次の季節性をモデルに含めます。

その後、作成したデータを使用してモデルを学習させます。

4. 予測のためのデータフレーム作成:

1

future = model.make_future_dataframe(periods=30)

モデルによる予測を行うための、未来の日付を含むデータフレームを作成します。

ここでは、30日分の日付が追加されたデータフレームを作成しています。

5. 予測の実行:

1

forecast = model.predict(future)

作成した未来の日付を持つデータフレームを使用して、Prophetモデルによる予測を実行します。

予測結果はforecastに格納されます。

6. 予測結果のグラフ化:

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fig = model.plot(forecast)
plt.title('Infectious Disease Spread Forecast')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Number of Cases')
plt.show()

予測結果をグラフ化して表示します。model.plot()関数は予測結果をグラフとして描画します。

plt.title()、plt.xlabel()、およびplt.ylabel()関数でグラフにタイトルと軸ラベルを設定し、plt.show()でグラフを表示します。

結果解説

実行結果として表示されるグラフの詳細な説明を示します。

1. x軸 (Date):

グラフの横軸は日付（Date）を表しています。
時系列データのため、日付ごとにデータがプロットされています。
元のデータと予測の期間が表示されています。

2. y軸 (Number of Cases):

グラフの縦軸は感染症のケース数（Number of Cases）を表しています。
この軸に沿って、感染症のケース数の推移が示されています。

3. 青い点線（Observed Data）:

グラフ上に描かれた青い点線は実際の観測データを示しています。
元のデータセットに含まれる感染症のケース数が点線でプロットされています。

4. 青い曲線（Trend）:

青い曲線は感染症のケース数のトレンド（Trend）を表しています。
これは元のデータから学習されたトレンドを示しており、将来の動向を予測するための基準となります。

5. 黒い点線（Forecast）:

黒い点線は未来の期間における感染症のケース数の予測を示しています。
これにより、モデルが予測した将来の動向を示しています。

6. ライトブルーの領域（Uncertainty Interval）:

ライトブルーの領域は予測の不確かさを示しています。
モデルが予測する未来のケース数の幅を示しており、不確かな要因が影響する可能性を示唆しています。

7. 土曜日（Saturday）のウィークリーシーズナリティ（Weekly Seasonality）:

グラフ上に土曜日ごとに現れる縦の帯があります。
これは週ごとの周期性を表しており、感染症の週末と平日のパターンを示しています。

このグラフは、元のデータから学習されたトレンドと週次パターンをもとに、未来の感染症の拡大傾向を予測したものです。

不確かさの範囲も考慮されており、将来の予測の信頼性がどれだけあるかを示しています。

Prophetとは

Prophetは、Facebookが開発した時系列データの予測ツールであり、特に季節性やトレンドを考慮した予測を行うことに特化しています。

Prophetは、ビジネスや研究などで時系列データを扱う際に非常に便利なツールです。

以下に、Prophetライブラリの主な特徴と使い方についての情報を提供します。

主な特徴

1. 容易な使用:
   ProphetはユーザーフレンドリーなAPIを提供しており、比較的簡単にモデルを構築し、予測を行うことができます。

2. 季節性とトレンドのモデリング:
   季節的な変動やトレンドを柔軟にモデル化することができます。
   祝日や特別なイベントも組み込むことができます。

3. 自動的な特徴量生成:
   Prophetは季節性やトレンドのパターンを自動的に検出し、特徴量を生成します。

4. 外れ値の取り扱い:
   Prophetは外れ値に対して頑健なモデルを提供し、外れ値が予測結果に与える影響を最小限に抑えることができます。

5. 拡張性:
   PythonとRの両方で利用可能であり、カスタムモデルの開発も可能です。

使い方

1. データの準備:
   時系列データをPandasのDataFrameとして準備します。
   少なくとも「ds」（日付）と「y」（ターゲット変数）の2つの列が必要です。

2. モデルの構築:
   Prophetオブジェクトを初期化し、モデルを構築します。
   季節性やトレンドのカスタマイズ、祝日の追加などを行うことができます。

3. 未来の予測:
   未来の日付を含むDataFrameを作成し、その日付に対する予測を行います。

4. 結果の可視化:
   Prophetは結果をプロットするための便利なメソッドを提供します。
   これにより、予測結果を視覚的に理解しやすくなります。

こうした特徴と使い方により、Prophetはビジネスや研究分野で時系列データの予測に利用されています。

ただし、データの前処理やモデルの調整は適切に行う必要があります。

解決できる現実的な問題

Prophetを使用して解決できる現実的な問題のいくつかを挙げてみましょう。

1. 売上予測:
   小売店の日次売上を予測して在庫管理やプロモーション計画を最適化する。

2. ウェブトラフィック予測:
   ウェブサイトのアクセス数を予測してサーバーリソースを適切に割り当てる。

3. エネルギー需要予測:
   電力消費の予測を行い、発電計画やエネルギー供給を調整する。

4. 株価予測:
   株式市場のデータを使用して将来の株価変動を予測する。

5. 天候予測:
   気象データを元に未来の気温や降水量などを予測する。

6. トレンド予測:
   製品の需要トレンドを予測して製造計画を立てる。

7. 人口統計予測:
   人口データを使用して将来の人口変動を予測する。

8. 感染症拡大予測:
   感染症のデータを元に感染拡大の予測を行う（特にトレンドや季節性の影響を考慮）。

9. 交通量予測:
   道路や公共交通機関の利用データを使って交通量を予測する。

10. 旅行需要予測:
    航空会社やホテルが将来の需要を予測し、価格設定や予約管理を最適化する。

これらの問題は、Prophetを用いて時系列データを予測する際に適用できるものです。

Prophetは季節性やトレンドを考慮するための機能を持っており、比較的簡単に導入できるため、さまざまな分野で活用されています。

ただし、データの品質やモデルのパラメータ調整に注意が必要です。

サンプル

Prophetを使用して時系列データの予測を行うサンプルコードを示します。

ここでは、日次の売上データを使用して、将来の売上を予測する例を示します。

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

# 入力データの準備
data = pd.DataFrame({
    'ds': pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03', '2023-01-04', '2023-01-05']),
    'y': [1000, 1200, 900, 1100, 1050]
})

# モデルの初期化と学習
model = Prophet()
model.fit(data)

# 未来の日付を予測
future = model.make_future_dataframe(periods=7)  # 7日分の未来の日付を作成
forecast = model.predict(future)

# 予測結果を表示
print(forecast[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']])

# 予測結果をプロット
fig = model.plot(forecast)
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Sales")
plt.title("Sales Forecast")
plt.show()

このコードでは、手動でデータを準備しています。

実際の場面ではCSVファイルなどからデータを読み込むことが一般的です。

ここでは5日分の売上データを用いて7日後までの売上を予測しています。

予測結果はDataFrameとして表示し、またグラフとしてもプロットしています。

[実行結果]

これを参考にして、自分のデータに合わせてProphetを使って予測を行う際の基本的な手順を理解していただければと思います。