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。
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
fbprophet 的在此基础上,添加了节日项。
基于逻辑回归
sigmoid 函数为
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
基于分段线性函数
k表示变化量
a_{j}(t)表示指示函数:
\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
其中:
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
\mathcal{T}就是 change_point_scale
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
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:
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},\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
在 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 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。
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:
\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。