prophet

Aperçu

Meta Prophet prédit les données de séries chronologiques avec saisonnalité additive (annuelle, hebdomadaire, quotidienne), effets des jours fériés, détection des points de rupture et décomposition de tendance. Gère automatiquement les données manquantes et les valeurs aberrantes. Conçu pour les prévisions commerciales avec des composantes interprétables par l'homme.

Installation

uv pip install prophet

Prévision

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

df = pd.DataFrame({
    "ds": pd.date_range("2023-01-01", periods=365, freq="D"),
    "y": [100 + i*0.5 + 10*(i%7==0) + np.random.normal(0, 5) for i in range(365)],
})

model = Prophet(yearly_seasonality=True, weekly_seasonality=True)
model.fit(df)

future = model.make_future_dataframe(periods=90)
forecast = model.predict(future)

model.plot(forecast)
model.plot_components(forecast)

Jours fériés

model = Prophet()
model.add_country_holidays("US")
model.fit(df)

Références

• Prophet docs
• Prophet GitHub