Prophet:Facebook 簡單高效的時間序列模型
4 代碼實踐
我們使用沃爾瑪股票的歷史數據來進行分析。import pandas as pdfrom fbprophet import Prophetimport matplotlib.pyplot as plt
wmt = pd.read_csv('data/WMT.csv', usecols=[0, 5])
# 看一下數據wmt.head().append(wmt.tail())(左右滑動查看全部內容)

# 需要修改為制定列名wmt.columns = ['ds','y']wmt.head()

# 畫圖wmt.set_index(['ds']).plot(figsize=(18,7))(左右滑動查看全部內容)

# 初始化模型m = Prophet()
# 擬合數據m.fit(wmt)
# 準備預測值,我們要預測未來一年future = m.make_future_dataframe(periods=365)future.tail()(左右滑動查看全部內容)

# 預測數據forecast = m.predict(future)# 畫出預測圖:m.plot(forecast)

# 畫出時間序列的分量m.plot_components(forecast)

這里做的比較簡單,還有很多參數沒有加。
給出調參經驗:
Capacities:用戶可以通過調整該參數,來適配經驗所得的容納量;
Change points:直接指定變點;
Holidays and seasonality:調整節假日與事件及其影響;
Smoothing parameters:通過調整

來控制模型增長率的全局或者局部平滑;季節性和假日的平滑參數

可以來估計未來的季節性變化。
5 總結
簡單做個總結:Prophet 是 Facebook 開源的自動化預測的時間序列模型,其非常簡單且速度非常快。Prophet 基于線性可加模型,分量包括趨勢、季節性、節假日效應及誤差。其非常適用于具有強烈季節效應的時間序列任務。Prophet 簡單之處還表現于對缺失值和異常點的健壯性,即使是不懂時間序列建模的人員也可以很快上手。
Prophet 有以下優勢:
速度快且性能好:Prophet 已經應用于 Facebook 的許多場景并提供可靠的預測。在大多數情況下,它的效果都比其他方法要好;全自動:Prophet 對于異常值、丟失的數據具有健壯性,可以對雜亂的數據進行合理的預測,無需人工介入;靈活性高:Prophet 程序為用戶提供了許多調整接口,可以通過添加領域知識來改進預測;簡單方便:可以使用 Python 或者 R,非常方便。
但 Prophet 也有以下局限:
無法人為加特征;模型過于簡單,常常處于欠擬合狀態;不適合長期預測。
6 參考資料
[1] Taylor S J, Letham B. Forecasting at scale[J]. The American Statistician, 2018, 72(1): 37-45.[2] Github: Prophet[3] Intro to Facebook Prophet

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