Публикации по теме 'facebook-prophet'
Пророк Facebook и фондовый рынок (часть 2)
Понимание того, как Prophet делает то, что делает.
Этот пост является продолжением предыдущей статьи , в которой мы использовали упрощенную модель Prophet для прогнозирования индекса FTSE100. В этом посте мы рассмотрим некоторые внутренние механизмы модели Пророка, чтобы понять, как именно составляются прогнозы.
Сюжет компонентов Prophet
Используя предыдущий пример FTSE100, мы можем вызвать model.plot_components (прогноз_df) для построения графиков ниже.
Эти графики дают..
Пророк Facebook и фондовый рынок (часть 1)
Использование библиотеки Prophet в Facebook для прогнозирования индекса FTSE 100.
Эта статья (часть короткой серии) направлена на ознакомление с библиотекой Prophet, обсуждение ее на высоком уровне и прохождение базового примера прогнозирования индекса FTSE 100. В следующих статьях будет обсуждаться, как именно Prophet достигает своих результатов, как интерпретировать результаты и как улучшить модель. Пожалуйста, прочтите эту статью (моей талантливой коллеги Гавиты) для введения..
Прогноз использования газа и электроэнергии с помощью Facebook Prophet
Прогноз использования газа и электроэнергии с помощью Facebook Prophet
Пророк - это процедура для прогнозирования данных временных рядов. Он основан на аддитивной модели, в которой нелинейные тренды соответствуют годовой и еженедельной сезонности, а также праздникам. Лучше всего он работает с данными ежедневной периодичности с историческими данными не менее одного года. Prophet устойчив к отсутствию данных, сдвигам в тренде и большим выбросам. Прочтите объяснение пророка в..
Как создать модель временных рядов с помощью Facebook Prophet
В современном мире, управляемом данными, анализ временных рядов стал неотъемлемой частью науки о данных. Модели временных рядов помогают нам понимать и прогнозировать тенденции и закономерности в данных, которые меняются с течением времени. Важность этих моделей невозможно переоценить, поскольку они дают ценную информацию, которая позволяет нам принимать обоснованные решения. В этой статье мы узнаем, как создать модель временных рядов с помощью Facebook Prophet, библиотеки Python,..
Визуализация точности прогнозов с помощью Prophet
Повышение точности прогнозов с помощью Prophet и Python
Введение
Прогнозирование временных рядов является важнейшим компонентом многих деловых и научных приложений, от прогнозирования тенденций финансового рынка до прогнозирования спроса на продукт или услугу. Точное прогнозирование будущих тенденций и событий может помочь организациям принимать более обоснованные решения и опережать конкурентов. Однако разработка точных моделей прогнозирования может быть сложной задачей из-за..
Прогноз продаж магазина Walmart
Использование Facebook Prophet и различных алгоритмов машинного обучения (регрессии) для прогнозирования продаж…
Walmart - американская многонациональная розничная корпорация, которая управляет сетью гипермаркетов (также называемых суперцентрами), дисконтных универмагов и бакалейных товаров категории g из Соединенных Штатов со штаб-квартирой в Бентонвилле, Арканзас. Согласно списку Fortune Global 500 в 2020 году Walmart - крупнейшая компания в мире по размеру выручки с 548,743..
Прогнозирование нескольких зависимых переменных с помощью Facebook Prophet
Facebook’s Prophet — очень полезный инструмент с открытым исходным кодом для прогнозирования временных рядов, доступный для Python и R . По их собственным словам:
Prophet — это процедура прогнозирования данных временных рядов на основе аддитивной модели, в которой нелинейные тренды соответствуют годовой, еженедельной и ежедневной сезонности, а также праздничным эффектам. Он лучше всего работает с временными рядами, которые имеют сильные сезонные эффекты и несколько сезонов..
