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Prophet:Facebook 簡單高效的時間序列模型
2020-08-03 09:42
將門創(chuàng)投
關(guān)注
3.3 節(jié)假日和突發(fā)事件模型
除了季節(jié)性影響,節(jié)假日或者某些事件也會對時間序列產(chǎn)生很大的沖擊,并且往往也不遵循周期模式。所以我們需要單獨的拿出來進行設(shè)置。
Prophet 允許用戶設(shè)置過去和未來的假日或者事件,并且設(shè)置節(jié)假日影響的時間長短。
考慮回歸矩陣:
其中,
為指示函數(shù)。
于是,我們便有:
其中,
。v 可以自行設(shè)置,默認為10,值越大,節(jié)假日對模型的影響越大;值越小,節(jié)假日對模型的影響越小。
3.4 模型擬合
通過上面的趨勢、季節(jié)和事件后,我們便可以將其通過加法模型進行累加:
作者使用 pyStan 中的 L-BFGS 方法來對函數(shù)進行優(yōu)化擬合。
下圖展示了一周的周期性:
下圖展示了 Prophet 擬合過去值和預(yù)測未來值的效果:
下圖為數(shù)據(jù)的分解,包括趨勢、周期(周、年):
放一個 Prophet 與其他模型的精度對比:

聲明:
本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權(quán)或其他問題,請聯(lián)系舉報。
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