Prophet参数调节说明

最新推荐文章于 2025-11-01 16:31:17 发布
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#Prophet #算法

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。
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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。
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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', ...
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机器学习笔记二-----------------Prophet（时间序列模型）的复杂例程笔记及给jupyter添加多个python版本的kernel的方法
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03-01 5227
一，重要参数的意义说明 1，Prophet()模型参数说明 Prophet()参数说明growth: ‘linear‘’或’logistic’用来规定线性或逻辑曲线趋势'.（默认‘linear’） changepoints:指定潜在改变点，如果不指定，将会自动选择潜在改变点。例如：changepoints=['2014-01-01']指定2014-01-01这一天是潜在的changepoints。（默认None） n_changepoints: 表示changepoints的数量大小，如果ch..
# 针对Prophet的模型参数调节
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11-11 2296
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
python prophet 预测销量及参数调整
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03-22 7156
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...
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【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 2336
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Prophet网格搜索最佳参数
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 | |--------------------------|--------------------------------------------------------------------------|--------------...
python中默认的prophet的参数设置是什么
05-15
Prophet库的默认参数设计遵循通用时间序列预测场景的需求，以下是核心参数的默认设置及作用说明： #### 一、核心模型参数 1. **`growth='linear'`** 趋势模型默认使用线性增长，可选`logistic`（逻辑增长）或`...
prophet模型预测时间序列
weixin_46969441的博客
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用prophet预测sin 正弦函数的demo和参数设置教程
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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。
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02-26
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03-21 1362
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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...
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05-13 1410
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。
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03-27 906
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