Prophet 演算法 - Amazon Forecast
運作方式超參數和相關時間序列

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本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

Prophet 演算法

Prophet 是一種熱門的本機 Bayesian 貝式結構時間序列模型。ProAmazon Forecast 演算法使用Prophet 類別Prophet 的 Python 實作。

Prophet 的運作方式

Prophet 特別適用於資料集具備：

  • 包含很長時間 (數月或數年) 的詳細歷史觀察 (每小時、每天或每週)

  • 有多個強烈的季節性

  • 包括之前已知的重要 (但不規則) 的事件

  • 有遺漏的資料點或大型極端值

  • 有接近極限的非線性成長趨勢

Prophet 是附加的回歸模型，具備分段線性或邏輯成長曲線趨勢。它包含使用傅立葉序列的每年季節性元件模型，以及使用 dummy 變數的每週使用季節元件模型。

如需詳細資訊，請參閱 Prophet：預測的比例。

Prophet 超參數和相關時間序列

使用 Amazon Forecast 設的 Prophet超參數。Prophet 也支援相關的時間序列做為特徵，在相關時間序列 CSV 檔案中提供給。