Prophetは、Facebook（現Meta）が開発した時系列予測のライブラリです。 季節性やトレンドを簡単にモデル化でき、統計の専門知識がなくても直感的に利用できます。 ビジネス現場でも「売上予測」「アクセス数予測」などに広く使われています。
1. Prophetとは？ #
- 時系列データを「トレンド + 季節性 + 休日効果」に分解して予測するモデル。
- 欠損値や外れ値にも比較的強い。
- scikit-learn風のインターフェースで、学習・予測がシンプル。
公式ドキュメント：
K_DM - 時系列 > 予測 > Prophet でもProphetを扱っています。
本章の続きは K_DM - 時系列 に掲載しています。
2. ダミーの時系列データを作成 #
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
from prophet import Prophet
sns.set(rc={"figure.figsize": (15, 8)})
# 365日のデータ
date = pd.date_range("2020-01-01", periods=365, freq="D")
y = [np.cos(di.weekday()) + di.month % 2 + np.log(i + 1) for i, di in enumerate(date)]
df = pd.DataFrame({"ds": date, "y": y})
df.index = date
sns.lineplot(data=df)
3. Prophetでモデル学習 #
m = Prophet(yearly_seasonality=False, daily_seasonality=True)
m.fit(df)
出力例（一部省略）：
Optimization terminated normally:
Convergence detected: relative gradient magnitude is below tolerance
4. 未来データを作成して予測 #
# 90日先まで予測
future = m.make_future_dataframe(periods=90)
forecast = m.predict(future)
fig1 = m.plot(forecast)
5. Prophetのポイント #
- 季節性の自動モデリング
（例：日ごと・週ごと・年ごとの周期性） - トレンド変化点の自動検出
（急な上昇や下降に対応可能） - 拡張性：休日効果などカスタム要素を追加できる。
まとめ #
- Prophetは「簡単に」「柔軟に」使える時系列予測ツール。
- データフレームを渡すだけで未来予測が可能。
- 季節性・トレンドのあるデータに強い。
- 実務でも「売上・需要・アクセス数」などの予測にすぐ応用できる。