Prophet模型中假日的大不确定性 - 腾讯云开发者社区

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深入剖析时序Prophet模型：工作原理与源码解析｜得物技术

在得物的时序数据挖掘场景中，时序预测Prophet模型使用频繁，本文对Prophet的原理和源码进行深入分析，欢迎阅读和交流。...本文将介绍的Prophet模型和上述三种分类算法有所差异，但方法和原理上也结合了参数拟合、机器学习的思想，它将时序分解成趋势变化、季节性、节假日、外部回归因子之和，是结合时序分解的加法模型预测算法。...目前网上的博客主要介绍了模型的基本原理、使用方式，在使用过程中笔者仍有一些疑问，例如： Prophet模型是如何进行训练和预测？模型如何进行概率预测，得到预测的上界和下界？...具体各项公式可以参考附录中的文章以及官方论文。其中季节项、节假日项、外部因子项可以统一视为回归因子，除了构造特征的方法不同以外，在模型训练和预测阶段都是一样的处理方法。...|-- make_holidays.py # 节假日具体日期的构造 Prophet.stan：用Stan编程语言实现的Prophet模型脚本。

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数据库和AI的一次火花

我们生活中很多数据是有时间维度的。比如说天气或者股票价格。对于这种带有时序的数据，有一种基于时间序列的预测模型---Prophet。...黑点为真实值，蓝色区域为模型预测的估计值，可以看到随着时间的推移，总体估计容量的趋势是增长的，但是随着时间的推移，不确定性区域越来越大（图中蓝色区域），也可以认为是随着时间的推移，不确定性越来越大。...（季节趋势）以及holidays（节假日对预测值的影响）。...Prophet会从数据中找出转折点，自动检测趋势变化s(t)用来表示周期性变化，比如每周、每年中的季节等。用傅里叶级数建模的季节成分，以年为单位。...用虚拟变量表示的季节成分，以周为单位h(t)表示时间序列中那些潜在的具有非固定周期的节假日对预测值造成的影响。et为噪声项。

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PYTHON中用PROPHET模型对天气时间序列进行预测与异常检测

基本的Prophet模型是一个可分解的单变量时间序列模型，结合了趋势、季节性和节假日效应（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。方法该模型预测还包括一个围绕估计的趋势部分的不确定性区间。...`````` n_prophet = 10000 Prophet模型需要得到一个有两列的DataFrame：一列名为ds，包含时间戳，一列名为y，包含要评估的时间序列。我们只看温度数据。...df_T.shape) df_T.head() plt.plot(df\_T\['ds'\], df\_T\['y'\]) ---- 01 02 03 04 加载或定义离群检测你可以将预训练的模型保存在本地目录的文件路径中...预测测试数据中的异常值定义测试数据。重要的是，测试数据的时间与训练数据一致。下面我们通过比较测试数据框的前几行和训练数据框的最后几行来检查这一点。...model.predict(future) model.plot(forecast) 我们还可以绘制预测中不同成分的细分。预测的不确定性区间是由外推趋势的MAP估计值决定的。

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prophet Seasonality, Holiday Effects, And Regressors季节性，假日效应和回归

如果假期没出现在待预测的时间里，那么Prophet 不会其包含在预测中。...在Python中，大多数假期都是确定性计算的，因此可用于任何日期范围; 如果日期超出该国家支持的范围，将会发出警告。...在R语言中，假日日期是从1995年到2044年计算的，并存储在 data-raw/generated_holidays.csv中。...有一个参数seasonality_prior_scale可以类似地调整季节性模型拟合数据的程度。可以在假期的dataframe中包含一列prior_scale来设置先验scales。...额外的回归量被置于模型的线性分量中，因此底层模型是时间序列依赖于额外回归量作为加法或乘法因子（参见下一节的乘法季节性）。

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prophet Seasonality, Holiday Effects, And Regressors季节性，假日效应和回归

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「经验」时间序列预测神器-Prophet『理论篇』

01 预测在工作中的价值不知是否有同学会有这样的疑问：“预测在数据分析中的定位是什么样？它能给业务带来的价值又是什么？” 首先，预测在数据分析中的定位是什么样？...将各项拆开的优势非常明显，可以清晰的定位预测中的问题，通过Prophet解耦输出效果图如下： Prophet解耦输出效果图下面和大家详细介绍一下趋势项、周期项、节假日项的计算方式及注意事项。...（附上公式）周期项公式 3、节假日项除了常规的趋势和周期以外，在我们日常生活中，还会遇到节假日及特殊时点，这些节点会直接影响数据的变化程度，例如：双十一订单量会激增。...节假日项，是Prophet相比其他模型的优势。 Prophet将节假日作为单独的模型，可以在模型中设定节假日影响的周期，例如：虽然春节只有7日，但是春运窗口则将近30日。...（附上公式）节假日项公式总体来讲，Prophet是通过四个组件模型自加形成整体模型，并采用Stan的L-BFGS来进行模型拟合。

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十大宝藏时序模型汇总。

在自回归模型中，预测值对应于变量过去值的线性组合。在移动平均模型中，预测与过去预测误差的线性组合相对应。基本上，ARIMA模型结合了这两种方法。...08 Prophet Prophet是FaceBook团队开源的模型，它也可以处理多个周期性的预测模型。...prophet模型假设时间序列可以分解如下：其中表示趋势，表示周期性，表示节假日，最后一项是误差项。模型拟合时因为它没有明确考虑数据中的时间依赖结构。这也有不规则间隔的观察。...趋势时间序列则有两种选择：饱和增长模型和分段线性模型。多周期季节性模型依赖于傅立叶级数。已知的自定义假日的效果可以很容易地合并到模型中。...Prophet模型被嵌入到贝叶斯框架中，它允许进行充分的后验推理，并将模型参数的不确定性包含在预测不确定性中。 09 NNETAR NNETAR模型是一个完全连通的神经网络。

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基于 Prophet 的时间序列预测

Prophet适用于有如下特征的业务问题： a.有至少几个月（最好是一年）的每小时、每天或每周观察的历史数据； b.有多种人类规模级别的较强的季节性趋势：每周的一些天和每年的一些时间； c.有事先知道的以不定期的间隔发生的重要节假日...鉴于每个节假日（或者某个已知的大事件）的日期与影响程度存在差异，节假日模型将不同节假日在不同时间点下的影响视作独立的模型。...值越大，模型将适应更强的季节性波动，值越小，越抑制季节性波动，默认值：10.0。 c.节假日的模型参数 holidays_prior_scale（holidays模型中的）：调节节假日模型组件的强度。...例如按天统计的数据，想要预测未来一年时间内的情况，则需填写365。 mcmc_samples：mcmc采样，用于获得预测未来的不确定性。...除了上述的整体预测情况外，Prophet还提供了组成成分分析（简称成分分析），所谓成分分析就是指对公式（1）中的三大部分模型单独进行分析，成分分析有助于我们考察模型中的各个组件分别对预测结果的影响，通过可视化的展示

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python | prophet的案例实践：趋势检验、突变点检验等

1.3 Prophet模型的周期性参数 1.4 Prophet模型节假日参数 1.5 Prophet模型其他参数 2 prophet 与 LSTM的对比案例 9 参考文献 ---- 1 趋势检测参考官方文档...1.4 Prophet模型节假日参数参数描述 holidays 节假日或特殊日期，商业活动中活动日期是这类日期的典型代表 holiday_prior_scale 改变假日模型的强度 Holidays...因此，prophet在预测节假日时会以正态分布作为来估计预测值，但这个过程只是一个先验估计的过程，如果模型后面发现这个holiday期间内不服从正态分布，那么模型将生硬的拟合该节假日。...holidays在模型中是一个广义的概念，不仅指节假日，也指活动日期，特殊事件日期等，因此大家在设置holidays时一定要确保完整，同时对于upper_window和lower_window的设置也应符合实际情况...而prophet不同，prophet基于统计学，有完整的数学理论支撑，因此更容易从少量的数据中完成学习。

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使用Prophet预言家进行时间序列预测

可以拟合时间序列数据中的趋势特性，周期特性，以及节假日时间/特殊事件影响等，可以返回置信区间作为预测结果。 2，对噪声鲁棒。...趋势项中引入了changepoints，模型的参数量远远小于lstm等深度方案，不容易过拟合，收敛迅速。 3，模型解释性好。...提供了强大的可视化分析辅助工具，便于分析趋势，不同周期，不同节假日/特殊事件各自的贡献。 2，prophet的缺点： 1，不适用协变多维序列。...受prophet模型相对简单的假设空间的限制，它无法对输入特征进行交叉组合变换等自动化抽取操作。...3，prophet的原理： prophet是一个加法模型，将时间序列分解成趋势项，周期项，节假日项/特殊事件影响，以及残差项的组合。

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「经验」时间序列预测神器-Prophet『实现篇』

预计阅读时间：8min 阅读建议：本文为Prophet代码实现篇，如对模型原理有疑惑的同学，建议先看完「原理篇」后，再开始此篇的学习。解决痛点：Prophet如何通过Python实现？...如果changepoints指定，则这个参数就废弃了；如果changepoints没指定，则会从输入的历史数据前80%中自动选取25个突变点。...、周期模型、节假日模型的解耦。...以上流程实现了Prophet模型搭建，但考虑到未来我们还要复用通过此历史数据训练的模型，因此我们要将模型存储到本地，并在需要的时候将其导入。...针对节假日，可通过holiday来进行调节，针对不同的假期，可调整不同的前后窗口期，例如：春节7日，但是春运影响近30日。以上就是本期的内容分享，希望能帮你实现Prophet模型。

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手把手教你用Prophet快速进行时间序列预测（附Prophet和R代码）

你可以非常轻易地应用时间序列，它会带领你进入更大的机器学习世界。 Prophet是Facebook发布的基于可分解（趋势+季节+节假日）模型的开源库。...Prophet有什么创新点？ 2. Prophet预测模型趋势饱和增长突变点季节性节假日及大事件 3....Prophet预测模型时间序列模型可分解为三个主要组成部分：趋势，季节性和节假日。它们按如下公式组合： g(t)：用于拟合时间序列中的分段线性增长或逻辑增长等非周期变化。...Prophet实战（附Python代码）目前Prophet只适用于Python和R，这两者有同样的功能。 Python中，使用Prophet()函数来定义Prophet预测模型。...对于具备良好领域知识但是缺少预测模型技能的人来说，Prophet可以让他们直观地调整参数。读者可以直接在Prophet中拟合以小时为单位的数据并且在评论中讨论是否能得到更好的结果。

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时间序列数据处理，不再使用pandas

当所有时间序列中存在一致的基本模式或关系时，它就会被广泛使用。沃尔玛案例中的时间序列数据是全局模型的理想案例。相反，如果对多个时间序列中的每个序列都拟合一个单独的模型，则该模型被称为局部模型。.../NeuralProphet Prophet是Facebook开发的时间序列预测库，具有自动检测季节性模式、处理缺失数据以及纳入假日效应的能力。...它拥有用户友好的界面和交互式plotly风格的输出，分析师几乎不需要人工干预即可生成预测结果。Prophet因其灵活的趋势建模功能和内置的不确定性估计而深受欢迎。...图(10):Prophet NeuralProphet是基于先知框架的神经网络架构，加强了先知的加法模型，允许更灵活、更复杂地对时间序列数据进行建模。...它集成了Prophet的优势，包括自动季节性检测和假日效应处理，并专注于单变量时间序列预测。以下是一个使用Pandas数据帧来训练NeuralProphet模型的示例。

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R+python︱Facebook大规模时序预测『真』神器——Prophet（遍地代码图）

2、趋势预测+趋势分解，最亮眼模块哟~~ 拟合的有两种趋势：线性趋势、logistic趋势；趋势分解有很多种：Trend趋势、星期、年度、季节、节假日，同时也可以看到节中、节后效应。.... . ---- 二、节假日效应可以考察节中、节后效应。来看看paper中如何解释节日效应的（论文地址）： ?.... 1、Prophet——自动突变点识别时间序列里面的很可能存在突变点，譬如一些节假日的冲击。...不能去掉这些突变点，但是不去掉又会影响真实预测，这时候Prophet新奇的来了一招：序列生成模型中，多少受异常值些影响（类似前面的changepoint_prior_scale，但是这里是从生成模型阶段就给一个弹性值...这里从生成模型中可以进行三个角度的调节：（1）调节趋势；（2）季节性调节（1）趋势突变适应 df = pd.read_csv('..

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Python中的时序分析工具包推荐（2）

），以及考虑节假日等特殊日期的影响（Holiday）。...相较于其他经典的统计学时序预测模型，Prophet除了成分分解更为细化之外，还考虑趋势性的拐点因素（Trend Changepoints），同时对节假日的处理也支持双重假日的影响（例如中国的节日中，国庆和中秋重叠的情况...），以期来进一步考虑节假日对时序带来的冲击。...下图是Merlion的github中给出的和其他几个时序分析工具的功能覆盖对比图：具体到时序预测任务，Merlion大体上支持统计学模型和机器学习模型，其中统计学模型包括ARIMA、ETS等常用模型外...同时，如前文所述，Merlion内置了AutoML能力，可以实现模型的选择和调参，同时也可方便的对多个模型的预测结果进行融合，毕竟在时序预测中不存在单一模型通吃所有数据集的情况。

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抗击肺炎：新冠肺炎疫情数据可视化及疫情预测分析

这里将使用传统时间序列模型Prophet、深度学习模型Seq2seq和传染病模型SIR进行确诊人数预测。...日期特征没有等距间隔，这是因为数据是在一天中的某个时间存储的，而不是实时的。...，我们可以尝试在两个模型中添加一些参数，看看是否有什么变化，希望有所改进。...在 Prophet 中，般可以设置以下四种参数： Capacity：在增量函数是逻辑回归函数的时候，需要设置的容量值。...季节性和节假日：可以根据实际的业务需求来指定相应的节假日。光滑参数： ? changepoint_prior_scale 可以用来控制趋势的灵活度， ?

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时间序列预测神器Prophet【入门教程1】

什么是ProphetProphet是一种基于加法模型的时间序列预测工具，由Facebook的数据科学团队开发。它可以处理时间序列数据中的多种复杂性，包括趋势变化、季节性变化以及节假日效应等。...、季节性、节假日效应和误差项。...这些组成部分可以分别进行建模和预测，然后将它们组合起来得到最终的预测结果。Prophet的主要优点是易于使用和可解释性强。它提供了一种简单的接口，可以通过几行代码来训练和预测时间序列模型。...同时，它还提供了丰富的可视化工具，可以帮助用户理解模型的行为和性能。...在加法模型中，有如下关系式：forecast['additive_terms'] = forecast['weekly'] + forecast['yearly']forecast['yhat'] =

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Prophet调参

1.3 节假日参数参数描述 holidays 节假日或特殊日期，商业活动中活动日期是这类日期的典型代表 holiday_prior_scale 改变假日模型的强度 1.3.1 holidays Holidays...在Prophet中，认为holiday服从正态分布，正态分布的轴为ds。...因此，prophet在预测节假日时会以正态分布作为来估计预测值，但这个过程只是一个先验估计的过程，如果模型后面发现这个holiday期间内不服从正态分布，那么模型将生硬的拟合该节假日。...holidays在模型中是一个广义的概念，不仅指节假日，也指活动日期，特殊事件日期等，因此大家在设置holidays时一定要确保完整，同时对于upper_window和lower_window的设置也应符合实际情况...在调参之前，最重要的是要确定好模型的评价指标。Prophet中内置的评价指标有传统的mse、rmse、mae、mape、coverage。

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干货 | 深度多元时序模型在携程关键指标预测场景下的探索应用

3.2.1 Prophet Prophet是Facebook开发的时间序列预测模型，具有简单易用、运行效率高、可解释性强等优点。...Prophet是将时间序列看成是一个关于t的函数，并将时间序列分解为趋势项、季节项和节假日项等，有加法模型和乘法模型两种模式，加法模型的核心公式如下： y(t)=g(t)+s(t)+h(t)+ϵt 其中...，默认值是10，当值越大时，表示节假日对模型的影响越大；当值越小时，表示节假日对模型的效果越小。...最后，噪声项用于表示未预测到的随机波动。根据以上介绍，Prophet模型其实是在训练：趋势项里的k,m；季节项里的β；节假日项里的κ；以及误差项ϵt。...4.2 模型训练与评估以各项指标的历史数据和其他特征作为数据集，利用3.2中介绍的模型进行预测（Prophet模型只接受单输入，故不作统一比较）。下面以某频道流量为例进行介绍。数据经过脱敏处理。

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深度学习模型的不确定性

但是实际情况可能大不相同：相机镜头变得模糊，传感器性能下降以及流行的在线主题发生变化，可能会导致训练模型的数据与应用模型的数据分布之间存在差异，这种情况被称为协变。...在这项工作中，我们考虑了多种输入方式，包括图像，文本和在线广告数据，使这些深度学习模型暴露于日益变化的测试数据中，同时仔细分析了其预测概率的行为。...相反，在这项工作中，我们分析了模型的预测不确定性，并给出了分布失调的例子并转移了示例，以查看模型概率是否反映了它们对此类数据进行预测的能力。 ?...我们探索了模型不确定性在数据分布变化下的行为，例如在Corrupted Imagenet中使用的图像扰动强度增加。此处显示的是强度级别3（共5个）中每种类型的图像损坏的示例。...不确定性的质量随着数据集的移动而降低，但是有缓解该问题的研究方法很有希望。我们希望深度学习用户从我们的研究中获得以下信息：训练模型时，必须考虑数据集移位下的不确定性。

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深入剖析时序Prophet模型：工作原理与源码解析｜得物技术

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PYTHON中用PROPHET模型对天气时间序列进行预测与异常检测

prophet Seasonality, Holiday Effects, And Regressors季节性，假日效应和回归

prophet Seasonality, Holiday Effects, And Regressors季节性，假日效应和回归

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