Visualizando resultados de previsão

Depois de definir e treinar modelos usando backtesting, é hora de visualizar os resultados. A visualização é uma maneira rápida e eficaz de avaliar o desempenho do modelo entre as partições.

Os DataFrames ts e bkt_df dos exercícios anteriores, junto com a biblioteca Plotly, já foram pré-carregados para você. Vamos explorar como nossos modelos se saíram!

Este exercício faz parte do curso

Projetando Pipelines de Previsão para Produção

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Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

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()

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