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我确切地知道高峰出现的时间，我正在用假日数据帧告诉Prophet这一点。当我查看fit和forecast之后的组件时，节假日都是零。我是不是漏掉了什么？
浏览 12提问于2020-08-18得票数 0
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直观的解决方案是以用户的工程师行为为特征，并使用它来训练模型，比如应用程序中的平均每周分钟数等等。我对这种方法的看法是，你失去了大量的信息。
浏览 0提问于2018-05-02得票数 5
当我添加特殊事件(促销和节假日)时，它们似乎对模型的预测没有影响。我做错了什么吗？在我检查的所有示例中，假日总是对Prophet模型产生影响。from fbprophet.make_holidays import make_holidays_dfcountry_name= 'ES'
festivos=make_holidays_df
浏览 32提问于2020-10-27得票数 0
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假设您正在尝试度量特定事件流的季节性是否一致，即时间序列中的事件或多或少发生在模式上，如时尚。如何通过算法度量和提取季节性？
目前，我正在使用自相关来查看明显的季节性(月)数据事件。我很难找到如何编写一个算法来测试一个月是否有季节性的东西。下图显示了pacf函数在statsmodels.tsa.stattools库中的结果。从图中可以清楚地看出，如何使用数组来确定季节性？
浏览 0提问于2019-12-05得票数 1
所以我有一个只有交通量的时间序列。我做过FB预言家和神经预言家。它们工作得很好，但我想用机器学习来做一些事情。到目前为止，我遇到了试图创建我的功能的问题。使用经典的年、月等日期并不能给我带来好的结果。我已经尝试使用shift，我可以得到前两天的平均值、最小值和最大值。然而，这是可行的，但我的问题是，当我试图提前几天预测时，该功能并不能真正起作用，因为我无法获得当天的平均值。我主要关心的是试图找到一个好的功能，我的预测未来的数据帧也有。其中包含了我的数据的图片。有人知道我会怎么做吗？
浏览 5提问于2021-09-30得票数 0
我试图在Python上导入fbprophet，但是，我得到了以下错误：有人能说出什么可能出了问题吗代码：
from fbprophet import fbprophet
浏览 6提问于2020-02-10得票数 9
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FB文档要求构建一个参数网格，其中包含您想要迭代传递到模型中的所有设置配置，以确定生成最小错误量的组合，我已经这样做了(部分)： 'changepoint_prior_scaleadd_seasonality( period=365.25,我想知道如何在参数网格中恰当地引用诸如
浏览 10提问于2021-11-05得票数 1
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我正在创建具有时间顺序变量的数据集，更具体地说，是假日，在使用pandas进行了一些测试之后，我现在使用FBProphet。这是当前的预言者行为： >>> m.add_country_holidays('PT')WARNING:fbprophet:Changingcountry holidays from PT to ES 因为我的目标是简单地知道这是不是假日：
浏览 71提问于2020-07-04得票数 1
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我有2013-02-18到2017-02-12年间的每日销售数据，只有4天的数据缺失(所有的Xmases在每年的25)。这些假日的销售量为零。，我的目的是通过短期预测未来5-7天的销售数据，了解如何在接下来的一周为我的商店配备人员。我首先将这些数据设置为一个时间序列：然后通过分解进行初步分析：这似乎表明我有一个下降的销售趋势，但有一些季节性，如果我没有弄错15424930: log
浏览 4提问于2017-07-28得票数 0
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我最近开始在python中使用fbprophet包。我有过去两年的月度数据和对未来9个月的预测。因为，我有每月的数据，我只包括每年的季节性(预言家(yearly_seasonality=真))。当我绘制组件图时，趋势值似乎很好，但是，年度季节性值太高了，我不明白为什么？季节性数据显示增加了300或减少了200。然而，在实际的图表中，它在过去的任何一个月都没有发生-我可以做些什么来纠正呢？
浏览 37提问于2018-12-19得票数 2
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对不起，这是我第一次在R中使用RJDemetra，我正在生成一个模型，使用rjdemetra包及其x13_spec和后来的x13函数进行季节性调整。
浏览 6提问于2021-10-20得票数 0
我想知道ARIMA模型的顺序(p，d，q)，所以我必须使用 python包。但是它推荐我SARIMAX模型！继续阅读，了解更多细节。# importing packagesfrom pmdarima import auto_arimawarnings.filterwarnings('ignore')
df = pd.read_csv('/Data/DailyTotalFemaleBirths.csv' ,
浏览 4提问于2021-10-11得票数 1
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我使用的是Python，在我尝试过的不同模型中，XGBoost执行得最好。
我有一个以移动窗口方式工作的自我参照系统，例如，当我用完实际数据时，我开始在我的滞后中使用预测数字。为了建立预测系统，我使用了之前800天的滞后(一天断开连接)、移动平均值、比率、季节性、年、月、日、周等指标。然而，假日是is有点混乱的地方。最初我只用一列来表示各种节假日，但后来我发现不同的节假日可能会有不同的影响(一些节假日会导致高销售额，一些节假日会造成流
浏览 19提问于2017-08-11得票数 0
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我的数据结构在下面的图像中，每小时一次。我需要预测需求。我知道在假期后的一天里，ED患者的数量比平时要多，但我不能确定模型是否考虑到了这一点。数据有每日、每周和每年的季节性(特别是固定假日)。# NOT RUN { as_tsibble %>%
浏览 8提问于2020-03-11得票数 2
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基于掩蔽特征的股票价格预测
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这些被屏蔽的特性也出现在我的测试数据中。我想要预测测试数据中的价格列。我是否可以将其作为一个普通的监督学习问题来解决，而不是将其视为一个时间序列问题，因为我有足够的自变量来预测测试数据中的目标变量。
浏览 0提问于2019-01-02得票数 0
我尝试使用Python语言使用fbprophet进行时间序列分析。我运行了from fbprophet import Prophet，但得到了No module named 'fbprophet'我使用的是64位Windows 10
我安装了anaconda 3.7的anaconda发
浏览 25提问于2019-03-09得票数 3
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预测在线学生成绩的时间序列模型？
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我一直在研究的时间序列模型旨在预测未来时间步长上的人口(需求、收入等)的特定指标。在我的例子中，我对聚合的时间步长指标不太感兴趣，而对个人的最终结果更感兴趣。
浏览 1提问于2019-09-06得票数 0
我已经成功地使用gam为时间序列数据建立了季节性模型。我的最新模型除了显示季节性变化外，还清楚地显示了每周的模式。虽然周模式本身在一年中非常稳定，但其幅度也随季节而变化。因此，理想情况下，我希望将我的数据建模为：其中f、g和h是mgcv中的循环光滑函数
gam(我尝试使用te(day_in_year, day_in_week, k=c(52, 5), bs='cc')，但引入了太
浏览 0提问于2014-05-13得票数 8
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