Prophet模型使用for time-series时间序列模型

2018-12-19  本文已影响0人  数据小新手
Decomposable

y(t)=g(t)+s(t)+\epsilon_t

Trend

增长的最大值或缩减的最小值,可以设置cap来限制范围

changepoint

可以设置关键点,比如新品发布,不可见的灾难,可以自己学习到也,可以手动设定

Seasonality

s(t)=\sum(a_ncos(\frac{2\pi nt}{P})+b_nsin(\frac{2\pi nt}{P}))

P is the period (365.25 for yearly data and 7 for weekly data)

Warning:

适用于连续的数据,每天或每小时都有数据,不太适合量化数据。因为交易时间有限
Reference:

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/05/generate-accurate-forecasts-facebook-prophet-python-r/

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