Prophet を scikit-learn パイプラインの中へ組み込む簡単な方法要するに、単なるコード整理を超えて、機械学習ワークフロー全体を Prophet に適用できる点が最大の利点です。 データ準備 ここでは 3 年分のサンプルデータを生成します。ds 列に日付、reg が外生変数、y が目的変数です。 以下、コードです。 # 必要なライブラリをインポート import numpy as np import pandas as pd # 乱数のシードを固定して再現性を確保 np.random.seed(0) # データのサンプル数を設定 N = 365 * 3 # 日付データを生成（2022年1月1日からN日間のデータ） dates = pd.date_range('2022-01-01', periods=N, freq='D') # 外生変数を生成（線形データにランダムなノイズを加える） reg = np.linspace(0, 10, N) + np.ra
