時系列-預言者モデル

2017年、Facebookは、日レベル、週レベル、年レベルなどの強い複数の季節性と傾向を持つ時系列をモデル化できる預言者モデルをオープンソース化しました。あまり専門家ではないデータサイエンティストがより良い予測のために調整できる直感的なパラメータがあります。中核となるのは、時系列をモデル化するための変化点を検出できる加法回帰モデルです。

預言者は、時系列をトレンド$ g_ {t} $、季節性$ S_ {t} $、および休日$ h_ {t} $のコンポーネントに分解します。

$$ y_ {t} = g_ {t} + s_ {t} + h_ {t} + \ epsilon_ {t} $$