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        Prophet:Facebook 簡單高效的時(shí)間序列模型

        4 代碼實(shí)踐

        我們使用沃爾瑪股票的歷史數(shù)據(jù)來進(jìn)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(shù)據(jù)wmt.head().a(chǎn)ppend(wmt.tail())(左右滑動(dòng)查看全部內(nèi)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(dòng)查看全部內(nèi)容)

        # 初始化模型m = Prophet()

        # 擬合數(shù)據(jù)m.fit(wmt)

        # 準(zhǔn)備預(yù)測值,我們要預(yù)測未來一年future = m.make_future_dataframe(periods=365)future.tail()(左右滑動(dòng)查看全部內(nèi)容)

        # 預(yù)測數(shù)據(jù)forecast = m.predict(future)# 畫出預(yù)測圖:m.plot(forecast)

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

        這里做的比較簡單,還有很多參數(shù)沒有加。

        給出調(diào)參經(jīng)驗(yàn):

        Capacities:用戶可以通過調(diào)整該參數(shù),來適配經(jīng)驗(yàn)所得的容納量;

        Change points:直接指定變點(diǎn);

        Holidays and seasonality:調(diào)整節(jié)假日與事件及其影響;

        Smoothing parameters:通過調(diào)整

        來控制模型增長率的全局或者局部平滑;季節(jié)性和假日的平滑參數(shù)

        可以來估計(jì)未來的季節(jié)性變化。

        5 總結(jié)

        簡單做個(gè)總結(jié):Prophet 是 Facebook 開源的自動(dòng)化預(yù)測的時(shí)間序列模型,其非常簡單且速度非?。Prophet 基于線性可加模型,分量包括趨勢、季節(jié)性、節(jié)假日效應(yīng)及誤差。其非常適用于具有強(qiáng)烈季節(jié)效應(yīng)的時(shí)間序列任務(wù)。Prophet 簡單之處還表現(xiàn)于對(duì)缺失值和異常點(diǎn)的健壯性,即使是不懂時(shí)間序列建模的人員也可以很快上手。

        Prophet 有以下優(yōu)勢:

        速度快且性能好:Prophet 已經(jīng)應(yīng)用于 Facebook 的許多場景并提供可靠的預(yù)測。在大多數(shù)情況下,它的效果都比其他方法要好;全自動(dòng):Prophet 對(duì)于異常值、丟失的數(shù)據(jù)具有健壯性,可以對(duì)雜亂的數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的預(yù)測,無需人工介入;靈活性高:Prophet 程序?yàn)橛脩籼峁┝嗽S多調(diào)整接口,可以通過添加領(lǐng)域知識(shí)來改進(jìn)預(yù)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(tài);不適合長期預(yù)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

        關(guān)于我“門”

        將門是一家以專注于發(fā)掘、加速及投資技術(shù)驅(qū)動(dòng)型創(chuàng)業(yè)公司的新型創(chuàng)投機(jī)構(gòu),旗下涵蓋將門創(chuàng)新服務(wù)、將門技術(shù)社群以及將門創(chuàng)投基金。將門成立于2015年底,創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)由微軟創(chuàng)投在中國的創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)原班人馬構(gòu)建而成,曾為微軟優(yōu)選和深度孵化了126家創(chuàng)新的技術(shù)型創(chuàng)業(yè)公司。

        將門創(chuàng)新服務(wù)專注于使創(chuàng)新的技術(shù)落地于真正的應(yīng)用場景,激活和實(shí)現(xiàn)全新的商業(yè)價(jià)值,服務(wù)于行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)和技術(shù)創(chuàng)新型創(chuàng)業(yè)公司。

        將門技術(shù)社群專注于幫助技術(shù)創(chuàng)新型的創(chuàng)業(yè)公司提供來自產(chǎn)、學(xué)、研、創(chuàng)領(lǐng)域的核心技術(shù)專家的技術(shù)分享和學(xué)習(xí)內(nèi)容,使創(chuàng)新成為持續(xù)的核心競爭力。

        將門創(chuàng)投基金專注于投資通過技術(shù)創(chuàng)新激活商業(yè)場景,實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值的初創(chuàng)企業(yè),關(guān)注技術(shù)領(lǐng)域包括機(jī)器智能、物聯(lián)網(wǎng)、自然人機(jī)交互、企業(yè)計(jì)算。在近四年的時(shí)間里,將門創(chuàng)投基金已經(jīng)投資了包括量化派、碼隆科技、禾賽科技、寬拓科技、杉數(shù)科技、迪英加科技等數(shù)十家具有高成長潛力的技術(shù)型創(chuàng)業(yè)公司。

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