Prophet面试题


文档摘要

Prophet面试题 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$St$,趋势项$Tt$,剩余项$Rt$,即对所有的$t≥0$ $$ y{t}=S{t}+T{t}+R{t} $$ $$ y{t}=S{t} \times T{t} \times R{t} $$ $$ \ln y{t}=\ln S{t}+\ln T{t}+\ln R{t} $$ fbprophet 的在此基础上,添加了节日项。

Prophet面试题

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S_t,趋势项T_t,剩余项R_t,即对所有的t≥0

y_{t}=S_{t}+T_{t}+R_{t}
y_{t}=S_{t} \times T_{t} \times R_{t}
\ln y_{t}=\ln S_{t}+\ln T_{t}+\ln R_{t}

fbprophet 的在此基础上,添加了节日项。

y(t)=g(t)+s(t)+h(t)+\epsilon_{t}

2. 趋势项模型

  • 基于逻辑回归

    sigmoid 函数为

    \sigma(x)=1 /\left(1+e^{-x}\right)

    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:

    f(x)=\frac{C(t)}{\left(1+e^{-k(t)(x-m(t))}\right)}

    这里的 C 称为曲线的最大渐近值, k 表示曲线的增长率,m 表示曲线的中点。当 $$
    C=1, k=1, m=0

    时,恰好就是大家常见的 sigmoid 函数的形式。
  • 基于分段线性函数

    g(t)=\frac{C(t)}{1+\exp \left(-\left(k+\boldsymbol{a}(t)^{t} \boldsymbol{\delta}\right) \cdot\left(t-\left(m+\boldsymbol{a}(t)^{T} \boldsymbol{\gamma}\right)\right.\right.}

    k表示变化量

    a_{j}(t)表示指示函数:

    a_{j}(t)=\left\{\begin{array}{l}1, \text { if } t \geq s_{j} \\ 0, \text { otherwise }\end{array}\right.

    \delta_{j}表示在时间戳s_{j}上的增长率的变化量

    \gamma_{j}确定线段边界

    \gamma_{j}=\left(s_{j}-m-\sum_{\ell<j} \gamma_{\ell}\right) \cdot\left(1-\frac{k+\sum_{\ell<j} \delta_{\ell}}{k+\sum_{\ell \leq j} \delta_{\ell}}\right)

    其中:

    \boldsymbol{a}(t)=\left(a_{1}(t), \cdots, a_{S}(t)\right)^{T}, \boldsymbol{\delta}=\left(\delta_{1}, \cdots, \delta_{S}\right)^{T}, \boldsymbol{\gamma}=\left({\gamma}_{1}, \cdots, \gamma_{S}\right)^{T}

3. 变点的选择

在 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,需要在前 changepoint_range 那么长的时间序列中设置变点

  • 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

    \delta_{j} \sim \operatorname{Laplace}(0, \tau)

    \mathcal{T}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个变点

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. 季节性趋势

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性

P表示时间序列的周期, P = 365.25表示以年为周期,P = 7表示以周为周期。它的傅立叶级数的形式都是:

s(t)=\sum_{n=1}^{N}\left(a_{n} \cos \left(\frac{2 \pi n t}{P}\right)+b_{n} \sin \left(\frac{2 \pi n t}{P}\right)\right)

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。

h(t)=Z(t) \boldsymbol{\kappa}=\sum_{i=1}^{L} \kappa_{i} \cdot 1_{\left\{t \in D_{i}\right\}}

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}\boldsymbol{\kappa} \sim \operatorname{Normal}\left(0, v^{2}\right)

并且该正态分布是受到v = holidays_prior_scale 这个指标影响的。默认值是 10,当值越大时,表示节假日对模型的影响越大;当值越小时,表示节假日对模型的效果越小

7. 参数

在 Prophet 中,用户一般可以设置以下四种参数:

  1. Capacity:在增量函数是逻辑回归函数的时候,需要设置的容量值。

  2. Change Points:可以通过 n_changepoints 和 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。

  3. 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。

  4. 光滑参数:

    \tau = changepoint_prior_scale 可以用来控制趋势的灵活度

    \sigma = seasonality_prior_scale 用来控制季节项的灵活度,

    v = holidays prior scale 用来控制节假日的灵活度。

参考资料

https://zhuanlan.zhihu.com/p/52330017


作者与出处
原作者: Datawhale
来源:Datawhale
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发布者: 作者: Datawhale 转发
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