Prophet参数调节说明

最新推荐文章于 2025-06-10 16:03:30 发布
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分类专栏： 算法 文章标签： Prophet 算法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Joely_112/article/details/100090176
本文专注于探讨Facebook的Prophet预测算法的参数调整技巧，旨在帮助读者深入理解如何优化Prophet模型，以提升时间序列预测的准确性。文章指出，虽然详细的算法原理及实现可参考特定资源，但关于如何有效调参的内容相对较少。因此，本文将填补这一空白，提供宝贵的实践指导。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Prophet算法原理及实现详见https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38989668/article/details/82845120，本文仅讨论Prophet的调参，如有错误请不吝指正。
在这里插入图片描述

怎么训练出一个NB的Prophet模型
福禄网络研发团队的博客
07-21 2585
上篇《神器の争》主要是介绍Prophet的特点以及prophet入门的一些注意事项，但离真正的实际运用还有段距离。本篇主要讲解实际运用中Prophet调参的主要步骤以及一些本人实际经验。 一 参数理解篇 class Prophet(object): def __init__( self, growth='linear', ...
prophet模型预测时间序列
weixin_46969441的博客
11-11 1万+
prophet模型预测时间序列 prophet：facebook开源的的一个时间序列预测算法。 原理：基于时间序列分解和机器学习的拟合来做的。 把时间序列 分成不同时间间隔 和 整体趋势的组合。 间隔： 年 季度 月 周 日 介绍一个开源数据库-Quandl 库 注册网站： https://data.nasdaq.com/ 注册完之后，在你的个界面找到API pip install quandl 从quandl库中免费提取出特斯拉 和 通用 股票的数据 import quandl i
python prophet 预测销量及参数调整
SummerStoneS的博客
03-22 6923
prophet是一个比较自动的时间序列模型，在时间足够长的情况下，可以捕捉到年周期，月周期，季度周期，一周内的周期等，以及长期趋势，它可以通过图直观地展示各个因素对预测结果的影响，也可以在单一的数据序列（例如销量）之外加入其它影响序列的因素，比如说节日的影响，我们可以给各个节日的影响强度自定义数字，以及节日的前期预热，和节日的延续时间窗 prophet一个重要特性是changepoint，它会自...
Python实现prophet 理论及参数优化
m0_46670850的博客
06-10 489
优秀文章参考过讲透一个强大算法模型，Prophet！！想要还了解理论的，可以参考之前写的文章Python实现Prophet时序预测模型为什么季节性的参数会选择优化傅里叶级数？不同自动检测的趋势变化点数量会影响什么？趋势类型决定了模型的什么部分？节假日影响强度是什么意思？… …
Prophet 的参数说明
ideal-lingyun
05-15 1494
Prophet 的参数说明
# 针对Prophet的模型参数调节
weixin_46969441的博客
11-11 2133
针对Prophet的模型参数调节 如下图所示意，浅蓝色区域就过于宽泛，模型预测的上、下边界被逐渐放大很多倍。这说明模型的平滑性过大，导致异常点对结果造成了很大影响。 解决办法： 重新设置参数或者对历史数据中的异常点进行预处理。 如果认为时间序列是非线性增长趋势： 图中的水平虚线表示了非线性增长趋势的承载量cap，预测结果将在该虚线处达到饱和。 调参建议 预测结果的误差很大，考虑选取的模型是否准确，尝试调整增长率模型（growth）的参数，在必要的情况下也需要调整季节性（seasonality）参数。 在尝
时间序列模型 Prophet 参数设置 实例 源码
Damon的博客
07-25 1万+
==部分来自学习总结== 1、先说适用范围： 很明显，Prophet只适用于具有明显的内在规律（或者说，模式）的商业行为数据。 虽然官方案例里通常使用日数据的序列，但对于更短时间频段，比如小时数据，也是支持的。 但对于不具有明显趋势性、周期性的时间序列，使用Prophet进行预测就不适合了。比如前面有同学用Prophet来预测沪深300……先不说有效市场假说（EMH）否定了历史数据对未来价...
Prophet网格搜索最佳参数
最新发布
06-19
#### 一、Prophet核心超参数说明 | 参数名称 | 作用描述 | 典型取值范围 | 数学表达式 | |--------------------------|--------------------------------------------------------------------------|--------------...
Coggle数据科学 | Kaggle 知识点：时序模型 Prophet
csdn_xmj的博客
07-25 1031
Prophet使用了可分解的时间序列模型，模型包含三个主要组件：趋势、季节性和假日。它们通过以下方程组合在一起：是趋势函数，用于模拟时间序列值的非周期性变化表示周期性变化（例如每周和每年的季节性变化）表示假日效应，这些假日在一个或多个不规则时间安排的日子内发生误差项表示模型未能捕捉的变化Prophet如果你有假期或其他重复出现的事件需要建模，必须为它们创建一个数据框。数据框包含两列（holiday 和 ds），每行对应一次假期的发生。
【回归算法解析系列14】时间序列回归（ARIMA, Prophet）
熵数实验室
03-21 1152
ARIMA模型在处理单变量平稳时间序列数据方面表现出色，能够通过自回归、差分和移动平均的组合，有效地捕捉数据中的规律。然而，其对数据的平稳性要求严格，且在处理复杂的季节性和外生变量时相对复杂，需要人工进行较多的参数设定和处理。Prophet模型则擅长处理具有复杂季节模式的数据，能够自动检测和适应多种季节性特征，并且原生支持节假日效应和外生变量的纳入。其自动化程度高，在商业预测等领域具有明显优势，能够快速且较为准确地对具有复杂时间特征的数据进行建模和预测。
时间序列神器之争：Prophet VS LSTM
福禄网络研发团队的博客
06-11 3056
一、需求背景 我们福禄网络致力于为广大用户提供智能化充值服务，包括各类通信充值卡(比如移动、联通、电信的话费及流量充值)、游戏类充值卡(比如王者荣耀、吃鸡类点券、AppleStore充值、Q币、斗鱼币等)、生活服务类(比如肯德基、小鹿茶等)，网娱类(比如QQ各类钻等)，作为一个服务提供商，商品质量的稳定、持续及充值过程的便捷一直是我们在业内的口碑。 在整个商品流通过程中，如何做好库存的管...
用prophet预测sin 正弦函数的demo和参数设置教程
07-25
网上很多入门代码，官网也给了很多demo。上手很快，按照网上的数据，预测的结果很ok，信心满满。 总是按照别人的东西做，感觉缺点什么，自己打算给自己挖个坑。 预测一下sin函数。
Prophet的案例数据
02-26
R的Prophet包的数据集
prophet时间序列模型水质预测应用
细节处有神明的博客
05-13 1352
此前已经分析了，ARIMA 模型在水质预测中的应用，今天用 prophet 模型测试下在水质预测中的效果。Prophet 是 Facebook 于2017年开源的一个时间序列预测框架，特别适合于处理具有明显趋势性和季节性的数据。该模型设计初衷是为了让非专业的数据科学家也能轻松上手进行复杂的时间序列分析，同时也能满足专业人士对于模型灵活性和准确性的需求，总之，就很香。
Prophet各个参数的取值范围和建议
weixin_63123211的博客
03-27 634
在使用 Facebook 的 Prophet 模型时，以下是各个参数的取值范围和建议：
【时序分析】Prophet模型网格搜索寻找最优参数组合
在红尘中争渡
03-23 2098
Prophet时间序列模型 以mape为模型度量标准用网格搜索寻找最优参数组合
Prophet（预言者）facebook时序预测----论文总结以及调参思路
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张月鹏的博客
10-30 1万+
一篇关于Prophet论文总结以及调参思路的总结
机器学习笔记四-----------------Prophet（时间序列模型）的校验方法及调参方法
YOULANSHENGMENG的博客
03-02 7299
一、诊断 1.1 交叉验证 Prophet 包括时间序列交叉验证功能，可使用历史数据测量预测误差。这是通过选择历史中的截止点来完成的，并且对于每个截止点，只使用直到该截止点的数据来拟合模型。然后，我们可以将预测值与实际值进行比较。该图说明了对 Peyton Manning 数据集的模拟历史预测，其中该模型适合 5 年的初始历史，并且预测是在一年的范围内进行的。 注：这里需要解释下horizon，initial和period的意义：initial代表了一开始的时间是多少，period代表每隔多长时.
大白话Prophet模型以及简单的应用（一）
立志成为炼丹师？
12-21 6331
Prophet 是基于加法模型预测时间序列数据。适合于具有季节性影响的时间序列和具有多个季节的历史数据。Prophet对数据中的异常值和缺失值以及趋势的强烈变化有着较好的鲁棒性（耐操性），所以通常情况下都不需要对数据进行处理。 优点： 准确快速 本模型是Facebook开源的一个模型，据官网说本模型已经大量运用于许多应用程序中，发现在大多数情况下，它的性能优于其他方法，并且能在短时间内的得到预测 参数可解释强 模型中的参数都有着比较具象的含义，有季节性（年月日为周期）、节假日，操作者可以结合项目背景，.
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