時系列モデル

せっかくGPU搭載のパソコンを買ったので、GPUを使って時系列データの予測とかできる時系列モデル全部乗せAtsPy ( Automated Time Series Models in Python )
というのを動かしてみました。
Automated Time Series Models in Python (AtsPy)
https://github.com/firmai/atspy

ARIMAやFacebookのオープンソースのPROPHETなど12種類のモデルが利用できます。

インストールは、
pip install atspy
だけでできます。簡単...

データは、FREDにある、フィンランドの電力、ガス、スチーム、空調のエネルギー供給量を使ってみました。

https://fred.stlouisfed.org/series/FINPREND401IXNBM

import pandas as pd

# Get the dataset from FRED
# Production: Energy:
#  Production and distribution of electricity, gas,
#  steam and air conditioning: Total for Finland
#  (FINPREND401IXNBM)
rom pandas_datareader.data import DataReader

start = '2000-01-01'
end = '2020-03-01'
df = DataReader('FINPREND401IXNBM', 'fred', start=start, end=end)

from atspy import AutomatedModel
model_list=["HWAMS", "Prophet", "TATS"]

am = AutomatedModel(df = df , model_list=model_list,
    season="infer_from_data",forecast_len=24 )
forecast_in, performance = am.forecast_insample()
forecast_out = am.forecast_outsample()
all_ensemble_in, all_ensemble_out, all_performance =
    am.ensemble(forecast_in, forecast_out)

all_ensemble_in[["Target","TATS__X__TATS_Prophet",
    "TATS", "Prophet", "TATS_Prophet"]].plot()

all_ensemble_out[["TATS__X__TATS_Prophet", "TATS",
    "Prophet", "TATS_Prophet"]].plot()

Automatedというだけあって、すごく簡単に、いい感じで予測できました。