No exemplo do vídeo, foi escolhido a variável "y" como a contagem e a outra a data, denominada de "ds". É possível eu adicionar mais variáveis no prophet pra meu modelo conseguir prever melhor? se sim, como eu poderi fazer isso?
No exemplo do vídeo, foi escolhido a variável "y" como a contagem e a outra a data, denominada de "ds". É possível eu adicionar mais variáveis no prophet pra meu modelo conseguir prever melhor? se sim, como eu poderi fazer isso?
Olá, Ronaldd! tudo bem?
É possível sim! nesse caso estaríamos trabalhando com múltiplos regressores.
Para fazer isso, você precisa seguir alguns passos:
Adicionar as variáveis ao seu DataFrame: Suponha que você tenha uma variável adicional chamada "umidade". Você precisa adicionar essa coluna ao seu DataFrame junto com "ds" (data) e "y" (contagem).
Declarar o regressor no modelo Prophet: Antes de ajustar o modelo, você deve informar ao Prophet que essa nova variável é um regressor. Você faz isso usando o método add_regressor.
Ajustar o modelo: Finalmente, você ajusta o modelo com os dados que incluem as novas variáveis.
Aqui está um exemplo de como fazer isso:
from prophet import Prophet
# Inicializa o modelo Prophet
modelo = Prophet()
# Adiciona a variável 'umidade' como um regressor
modelo.add_regressor('umidade')
# Ajusta o modelo com o DataFrame
modelo.fit(df_treino)
# Para prever, você precisa incluir a coluna 'umidade' no DataFrame de previsão
futuro = modelo.make_future_dataframe(periods=adicionar o período de previsão)
Até aqui fizemos o procedimento normal para a geração do dataframe futuro. Porém, p Prophet não gera automaticamente a #coluna de umidade, por isso, precisamos criar um DataFrame chamado 'umidade' com todos os valores de treino e teste, e adicioná-lo ao #DataFrame futuro:
umidade = pd.concat([df_treino['umidade'], df_teste['umidade']])
futuro['umidade'] = umidade.values
# Faça as previsões
previsao = modelo.predict(futuro)
Caso ainda tenha dúvidas, não hesite em perguntar!
Bons estudos :)