Memvisualisasikan hasil peramalan
Setelah mendefinisikan dan melatih model menggunakan backtesting, kini saatnya memvisualisasikan hasilnya. Visualisasi adalah cara yang cepat dan efektif untuk menilai kinerja model di berbagai partisi.
DataFrame ts dan bkt_df dari latihan sebelumnya, beserta pustaka Plotly, telah dimuat sebelumnya untuk Anda. Mari kita telusuri seberapa baik kinerja model-model kita!
Latihan ini adalah bagian dari kursus
Merancang Pipeline Peramalan untuk Produksi
Latihan interaktif praktis
Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.
partitions_labels = bkt_df["cutoff"].unique()
ts_sub = ts[ts["ds"] > ts["ds"].max() - datetime.timedelta(hours=24 * 7)]
# Create subplots with four rows (one for each partition)
fig = make_subplots(rows=4, cols=1, subplot_titles=["Partitions: " + str(i) for i in partitions_labels])
r = 1
for i in partitions_labels:
if r == 1:
showlegend = True
else:
showlegend = False
bkt_sub = bkt_df[bkt_df["cutoff"] == i]
# Add actual values to the plot
fig.append_trace(go.Scatter(x=ts_sub["ds"], y=ts_sub["y"], legendgroup="actual", showlegend=showlegend,
mode='lines', name='Actual', line=dict(color='#023047', width=2)), row=r, col=1)
# Add k-nearest neighbors predictions
fig.append_trace(go.Scatter(x=bkt_sub["ds"], y=bkt_sub["knn"], mode='lines', name='k-nearest neighbors',
legendgroup="knn", showlegend=showlegend, line=dict(color='#2a9d8f', width=1.5, dash="dash")), row=r, col=1)
# Add Multi-layer Perceptron predictions
fig.append_trace(go.Scatter(x=bkt_sub["ds"], y=bkt_sub["mlp"], mode='lines', name='Multi-layer Perceptron',
legendgroup="mlp", showlegend=showlegend, line=dict(color='#0077b6', width=1.5, dash="dot")), row=r, col=1)
# Add ElasticNet predictions
fig.append_trace(go.Scatter(x=bkt_sub["ds"], y=bkt_sub["enet"], mode='lines', name='ElasticNet',
legendgroup="enet", showlegend=showlegend, line=dict(color='#ffc8dd', width=1.5, dash="dot")), row=r, col=1)
r = r + 1
fig.update_layout(height=500)
fig.show()