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Prophet:Facebook 简单高效的时间序列模型
2020-08-03 09:42
将门创投
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3.3 节假日和突发事件模型
除了季节性影响,节假日或者某些事件也会对时间序列产生很大的冲击,并且往往也不遵循周期模式。所以我们需要单独的拿出来进行设置。
Prophet 允许用户设置过去和未来的假日或者事件,并且设置节假日影响的时间长短。
考虑回归矩阵:
其中,
为指示函数。
于是,我们便有:
其中,
。v 可以自行设置,默认为10,值越大,节假日对模型的影响越大;值越小,节假日对模型的影响越小。
3.4 模型拟合
通过上面的趋势、季节和事件后,我们便可以将其通过加法模型进行累加:
作者使用 pyStan 中的 L-BFGS 方法来对函数进行优化拟合。
下图展示了一周的周期性:
下图展示了 Prophet 拟合过去值和预测未来值的效果:
下图为数据的分解,包括趋势、周期(周、年):
放一个 Prophet 与其他模型的精度对比:
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