시계열 데이터의 기계 학습에 최적(오히려 혁명적으로 최강)의 Prophet을 사용하여 자신의 체중 변화를 분석·예측해 보았습니다.
경애하는 야마모토 요시토쿠 선생님의 동영상으로 배견한 증량기와 쁘띠 감량기의 사이클을 자신에게 맞는 기간으로 실시하기 위한 최적해를 찾습니다.
일련의 실시 내용과 결과적으로 여기에 Jupyter Notebook을 둡니다.
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참고

(이 글을 읽고 Prophet을 연습했습니다. 감사합니다.)
Google Colaboratory에서 책 'Python으로 벌 수있는 AI 만들기'실습 코드를 이동하는 방법
시계열 예측 도구 Facebook Prophet을 사용하여 Python으로 다양한 데이터에서 예측하기
Prophet으로 시계열 데이터 예측

1. 체중 측정

아마존에서 구입한 싼 체중계로 매일 계측을 한다.
중국어로 문자화하지만, 일단 csv출력이 가능하다. 나카야마 킨에게 너의 동영상에서도 보였다.

2. Jupyter Notebook의 Python 환경에 csv 파일을 가져옵니다.

column 이름은 깨져서 수동으로 csv 파일을 편집했다. 체중뿐만 아니라 체지방률이라든지 근육량이라든지 체내 연령이 든다.

3. 라인 차트

df_ = df.copy()
df_ = df_.set_index('ds')
fig = plt.subplots(figsize=(20,5))
sns.lineplot(data=df_)
fig = plt.subplots(figsize=(20,5))
sns.lineplot(data=df_.resample("D").min())
fig = plt.subplots(figsize=(20,5))
sns.lineplot(data=df_.resample("W").min())
fig = plt.subplots(figsize=(20,5))
sns.lineplot(data=df_.resample("m").min())

・계측마다

· 하루의 최소값

·주의 최소값

· 달의 최소값

아래와 같이 왔을 생각이지만, 좋은 느낌으로 되어 있다고 생각한다.
2020년 12월~2021년 1월→감량기
2월~3월→증량기
4월 → 감량기
5월→증량기(예정)

4. 시간별 상자 수염 그림

df_ = df.copy()
df_ = df_[(df_['ds'] >= datetime(2021,3,1)) & (df_['ds'] < datetime(2021,4,30))]
df_['time'] = df_['ds'].dt.hour
plt.figure(figsize=(20,6))
sns.boxplot(x="time", y="weight(kg)", data=df_,)

하루에 1~3회밖에 계측하고 있지 않기 때문에 데이터가 부족하다. 아침 낮고 밤 높다는 정도.

5. 요일별 상자 수염 그림

df_ = df.copy()
df_ = df_[(df_['ds'] >= datetime(2021,3,1)) & (df_['ds'] < datetime(2021,4,30))]
df_ = df_.set_index('ds')
df_["day"] = df_.index.strftime("%A")
plt.figure(figsize=(20,6))
sns.boxplot(x="day", y="weight(kg)", data=df_,)

금요일은 변동하기 쉽다. 일요일은 높아지기 쉽다. 금요일과 일요일은 요주의.

6. Prophet에서 분석·예측

7. Prophet으로 만든 모델의 오차 검증

평균 오차는 2% 정도로 낮고, 정밀도가 높다. 뭐 체중은 그렇게 크게 흔들리지 않고.

8. 고찰

・다이어트 시작해 아직 반년 정도이므로, 증량기와 감량기의 전환에 고민하기 십상입니다만, Prophet의 트랜드 분석이 참고가 되었습니다.
・예측이 좋은 느낌에 마른 방향을 나타내고 있으므로 압력이 됩니다.
・78.0kg에서 64.2kg에 다이어트한 것입니다만, 외형은 이런 느낌으로 변화하고 있습니다.
· 체내 연령은 실제 ​​연령 +2에서 -5로 변경되었습니다. 몸이 바뀌면 삶이 바뀝니다.