Prophet面试?
1. 简要介绍Prophet
常见的时间序列分解方法:
将时间序列分成季节项
fbprophet 的在此基础上,添加了节日项?
2. 趋势项模?
基于逻辑回归
sigmoid 函数?
prophet在逻辑回归的基础上添加了随时间变化的参数,那么逻辑回归就可以改写成?
这里?
称为曲线的最大渐近值, 表示曲线的增长率?m$ 表示曲线的中点。当 $$ C=1, k=1, m=0 表示变化? 表示指示函数? 表示在时间戳 上的增长率的变化? 确定线段边界 其中?
3. 变点的选择
?Prophet 算法中,需要给出变点的位置,个数,以及增长的变化率?
changepoint_range
changepoint_range 指的是百分比,需要在?changepoint_range 那么长的时间序列中设置变?
n_changepoint
n_changepoint 表示变点的个数,在默认的函数中是 n_changepoint = 25
changepoint_prior_scale?
changepoint_prior_scale 表示变点增长率的分布情况
就是 change_point_scale
4. 对未来的预估
对于已知的时间序列,可以手动设置s个变?
对于预测的数据模型使用Poisson分布找到新增的变点,然后与已知的变点进行拼接
5. 季节性趋?
时间序列通常会随着天,周,月,年等季节性的变化而呈现季节性的变化,也称为周期性的变化
prophet算法使用傅立叶级数来模拟时间序列的周期?
6. 节假日效应(holidays and events?
除了周末,同样有很多节假日,而且不同的国家有着不同的假期,不同的节假日可以看成相互独立的模型,并且可以为不同的节假日设置不同的前后窗口值,表示该节假日会影响前后一段时间的时间序列?
其中?Z(t)=\left(1_{\left{t \in D_{1}\right}}, \cdots, 1_{\left{t \in D_{L}\right}}\right), \boldsymbol{\kappa}=\left(\kappa_{1}, \cdots, \kappa_{L}\right)^{T}
并且该正态分布是受到
7. 参数
?Prophet 中,用户一般可以设置以下四种参数:
Capacity:在增量函数是逻辑回归函数的时候,需要设置的容量值?
Change Points:可以通过 n_changepoints ?changepoint_range 来进行等距的变点设置,也可以通过人工设置的方式来指定时间序列的变点?
季节性和节假日:可以根据实际的业务需求来指定相应的节假日?
光滑参数?
= changepoint_prior_scale 可以用来控制趋势的灵活度 = seasonality_prior_scale 用来控制季节项的灵活度, = holidays prior scale 用来控制节假日的灵活度?