Создайте будущий фрейм данных с помощью NeuralProphet при использовании авторегрессии ⇐ Python

[Anonymous]

Я попробовал добавить будущую славу данных, используя

Код: Выделить всё

future = m.make_future_dataframe(df, periods= 720, n_historic_predictions=True)

Однако в кадр данных добавляется только 1 строка вместо 720 строк.
Код модели:

Код: Выделить всё

m = NeuralProphet(
changepoints_range=0.95,
normalize='soft',
n_changepoints=50,
trend_reg=1,
yearly_seasonality=False,
weekly_seasonality=True,
daily_seasonality=10,
n_lags = 7 # If i remove this line the future dataframe works just fine
)
m.add_seasonality(name="monthly", period=30.5, fourier_order=5)
m.set_plotting_backend("plotly")
metrics = m.fit(df, freq="H")

В документации не упоминается ничего о том, что AR повлияет на функцию make_future_dataframe
https://neuralprophet.com/code/forecaster.html

Продлевает фрейм данных на несколько периодов (временных шагов) в будущее. Используйте только в том случае, если вы прогнозируете неизвестное будущее. В исторический кадр данных добавляются новые временные метки, при этом столбец «y» имеет значение NaN, поскольку это еще предстоит спрогнозировать. Далее к данным будущим событиям и регрессорам добавляются новые временные метки периодов. Возвращенный фрейм данных будет включать в себя исторические данные, необходимые для дополнительного создания n_historic_predictions, для которых существуют исторические наблюдения серии «y».


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/778 ... regression