Spaces:
Runtime error
Runtime error
File size: 2,361 Bytes
3d2594e bf7f1db 9b18c09 3d2594e 56676fc 3d2594e e115612 3d2594e 1f4a8f4 3d2594e e115612 3d2594e 56e78c4 3d2594e 56e78c4 3d2594e |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 |
import gradio as gr
import pandas as pd
from neuralprophet import NeuralProphet, set_log_level
import warnings
set_log_level("ERROR")
warnings.filterwarnings("ignore", category=UserWarning)
url = "Bitcoin Historical Data - Investing.com.csv"
df = pd.read_csv(url)
df = df[["Date", "Price"]]
df = df.rename(columns={"Date": "ds", "Price": "y"})
df.fillna(method='ffill', inplace=True)
df.dropna(inplace=True)
m = NeuralProphet(n_forecasts=3,
n_lags=3,
changepoints_range=0.95, num_hidden_layers=6, daily_seasonality= False, weekly_seasonality = False, yearly_seasonality = True, ar_reg=True,
n_changepoints=250, trend_reg_threshold=True, d_hidden=9, global_normalization=True, global_time_normalization=True, seasonality_reg=1, unknown_data_normalization=True,
seasonality_mode="multiplicative", drop_missing=True,
learning_rate=0.03
)
m.fit(df, freq='M')
future = m.make_future_dataframe(df, periods=3, n_historic_predictions=True)
forecast = m.predict(future)
def predict_vn_index(option=None):
fig1 = m.plot(forecast)
fig1_path = "forecast_plot1.png"
fig1.savefig(fig1_path)
# Add code to generate the second image (fig2)
fig2 = m.plot_latest_forecast(forecast) # Replace this line with code to generate the second image
fig2_path = "forecast_plot2.png"
fig2.savefig(fig2_path)
description = "Dự đoán được thực hiện bởi thuật toán AI học sâu (Deep Learning), và học tăng cường dữ liệu bởi đội ngũ AI Consultant. Dữ liệu được cập nhật mới sau 17h của ngày giao dịch."
disclaimer = "Quý khách chỉ xem đây là tham khảo, công ty không chịu bất cứ trách nhiệm nào về tình trạng đầu tư của quý khách."
return fig1_path, fig2_path, description, disclaimer
if __name__ == "__main__":
dropdown = gr.inputs.Dropdown(["BTC"], label="Choose an option", default="BTC")
outputs = [
gr.outputs.Image(type="filepath", label="Lịch sử BTC và dự đoán"),
gr.outputs.Image(type="filepath", label="Dự đoán BTC cho 90 ngày tới"),
gr.outputs.Textbox(label="Mô tả"),
gr.outputs.Textbox(label="Disclaimer")
]
interface = gr.Interface(fn=predict_vn_index, inputs=dropdown, outputs=outputs, title="Dự báo BTC 90 ngày tới")
interface.launch()
|