16、基于机器学习的时间序列预测：使用Meta的Prophet模型

基于机器学习的时间序列预测：使用Meta的Prophet模型

1. Prophet模型简介

Prophet是Meta（原Facebook）在2017年推出的一个用于时间序列预测的模型，它在时间序列预测领域广受欢迎，原因主要有以下几点：
- 大多数情况下，它能直接给出合理的预测结果。
- 专为预测与业务相关的时间序列而设计。
- 对于具有强季节性成分的每日时间序列，且有至少几个季节的训练数据时，效果最佳。
- 可以对任意数量的季节性变化进行建模，如每小时、每天、每周、每月、每季度或每年。
- 该算法对缺失数据和趋势变化具有很强的鲁棒性，它使用自动变点检测来处理这些情况。
- 能够轻松考虑节假日和特殊事件的影响。
- 与自回归模型（如ARIMA）相比，它不需要时间序列具有平稳性。
- 我们可以利用业务或领域知识，通过调整模型中易于人类解释的超参数来调整预测结果。
- 可以使用额外的回归变量来提高模型的预测性能。

Prophet是一个加法模型（广义加法模型GAMs的一种形式），其表达式为：
[y_t = g(t) + h(t) + s(t) + \epsilon_t]
其中：
- (g(t))：增长项，分段线性、逻辑或平坦，用于模拟时间序列中的非周期性变化。
- (h(t))：描述节假日和特殊日子的影响，这些日子可能不定期发生，以虚拟变量的形式添加到模型中。
- (s(t))：使用傅里叶级数模拟各种季节性模式。
- (\epsilon_t)：误差项，假设服从正态分布。

GAMs是简单而强大的模型，它们假设各个特征与目标之间的关系遵循平滑模