Prophet模型简单、容易上手、并且在建模过程中考虑了趋势线、季节性、周期性、以及外生变量等因素的影响,预测效果好,相对于传统时序模型有很大优势。以我们上一篇系列文章恒沙数:容易上手的时间序列分析1:基本流程及ARIMA中介绍的ARIMA为例,ARIMA模型只适合短期预测,而且在模型中没有考虑周期性、节假日以及外生回归量...
在得物的时序数据挖掘场景中,时序预测Prophet模型使用频繁,本文对Prophet的原理和源码进行深入分析,欢迎阅读和交流。 一、引入 时间序列是指按照时间先后顺序收集或观测的一系列数据点,这类数据通常都具有一定时间相关性,基于这种顺序性,我们可以对时间序列进行多种数据挖掘任务,包括分类、聚类、异常检测和预测等。 时序...
Prophet模型是由Facebook研发的一款为时间序列预测设计的additive regression模型。其核心在于简化复杂预测流程，使得非数据科学家也能轻松运用。其结构灵活，能够捕捉时间序列中的趋势、季节性模式及节假日效应，同时对异常值展现出稳健性。其基本形式为：y(t) = g(t) + s(t) + h(t) + r(t) + ε(t)其中...
从上图中,可以看出Prophet模型很好地拟合了整个时间序列,基本捕获了整个序列的规律,并做出了一定地预测,为了更进一步研究该时间序列的规律,可以使用该prophet_plot_components函数查看细分为趋势、每周季节性和每年季节性的预测。 Prophet模型参数调整 有多种可供Prophet模型调整的参数,Prophet模型的主要参数有: growth(趋势...
Prophet是Facebook数据科学团队于2017年发布的开源预测软件包，其内容发表在《Forecasting at scale》论文中。目前可以通过Python和R进行实现，该模型可以通过简单的参数配置，实现高精准的时间序列预测。05 Prophet适用场景 预测模型均有其适用的场景，Prophet也不例外，只有在合适的场景下，才能发挥模型本身的威力，具体...
prophet模型应用范围 Prophet是Facebook团队开源的一个时间序列预测算法,该算法结合了时间序列分解和机器学习算法,可以对存在缺失值和异常值的时间序列进行预测。 在时间序列分析领域,一般会把时间序列拆分成几个部分,分别是S(t)季节项,趋势项T(t),剩余项T(t),一般我们算法模型有两种,加法模型和乘法模型;同时乘法模...
Prophet 遵循 sklearn 库建模的应用程序接口。我们创建了一个 Prophet 类的实例,其中使用了“拟合模型” fit 和“预测” predict 方法。 Prophet 的输入量往往是一个包含两列的数据框:ds 和 y 。ds 列必须包含日期(YYYY-MM-DD)或者是具体的时间点(YYYY-MM-DD HH:MM:SS)。 y 列必须是数值变量,表示我们希...
六、Prophet 1. 原理 Prophet 是由 Facebook 开发的时间序列预测模型,专为处理具有强季节性、趋势变化以及缺失值和异常值的时间序列数据设计。它的核心思想是将时间序列数据分解为趋势、季节性和假期效应三个部分。 2. 核心公式 推导: 3. 优缺点 1)优点: ...
R语言实现prophet模型预测 1. 概述 本文将介绍如何使用R语言实现prophet模型进行时间序列预测。Prophet是由Facebook开发的一种开源预测工具,它在处理时间序列数据方面非常强大和灵活,并且易于使用。 2. 流程图 准备数据拟合模型预测未来值评估模型可视化结果 3. 准备数据 ...
1.基于Prophet模型的异常检测 1.1.Prophet模型与异常检测概念 Prophet模型在预测时，会同时给出围绕估计趋势的不确定性区间。此外，若采用完全的贝叶斯推断，虽能提升预测精度，但计算量会有所增加。这个不确定性区间可以被巧妙地用于异常检测。具体来说，上限和下限值可被设定为每个时间点的离群点阈值。首先，我们...