|--plot.py # 可视化模块|--models.py # stan模型定义|--diagnostics.py # 用于诊断 Prophet 模型性能的函数,比如计算误差指标、绘制诊断图等。|--tests # 封装的测试脚本|--__init__.py|--__version__.py|--forecaster.py # Prophet 类的定义,模型的核心逻辑,数据的处理
Prophet 是由 Facebook 开发的一种用于时间序列预测的开源工具,旨在处理具有强季节性和多重季节性趋势的日常时间序列数据。它特别适用于具有缺失数据或异常值的时间序列,并且对业务用户友好。本文档将详细介绍 Prophet 模型的底层原理,包括其核心组件、工作机制及其优势。 简介 时间序列预测在各行各业中都有广泛的应用,...
Prophet是Facebook开源的一种基于加性模型预测时间序列数据的工具,它遵循sklearn库建模的应用程序接口,使用了拟合模型"fit"和预测"predict"方法。 时间序列数据不同于其他数据,它存在日、周、月、季节、年规律以及假期效应,Prophet能够很好地拟合这些强烈的规律效应,对丢失数据、异常数据和趋势变化具有较强的鲁棒性。 P...
prophet = Prophet(weekly_seasonality=False, changepoint_range=1,changepoint_prior_scale=0.75) prophet.fit(ts) 1. 2. 3. 4. 这里可以看参数注释:https://www.sktime.org/en/v0.6.0/api_reference/modules/auto_generated/sktime.forecasting.fbprophet.Prophet.html 4.异常值处理 The best way to handle...
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...
python/Prophet/forecaster.py:1556 一般时间序列分解模型,最后的一个分解项就是噪声,Prophet也是这样的,假设了输入数据点含有服从正态分布的观测噪声,Stan模型脚本中的sigma_obs就是拟合了这部分噪声。观测噪声不确定性为: sigma = self.params['sigma_obs'][iteration] noise_terms = np.random.normal(0, sigma...