Публикации по теме 'prophet'
Наложение моделей временных рядов для повышения точности
Извлечение сигналов из моделей RNN, ARIMA и Prophet для прогнозирования с помощью Catboost
Исследования мощных моделей временных рядов надежны. Доступно множество вариантов, выходящих далеко за рамки классических методов, таких как ARIMA. В последнее время рекуррентные нейронные сети и LSTM стали предметом интереса многих исследователей. Судя по количеству загрузок, перечисленных на PePy , модель Prophet, вероятно, является наиболее широко используемой моделью прогнозистами..
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ С ПОВОРОТОМ
Разрушение пророка
Эта статья предназначена для всех, кто практически не знает о прогнозировании, и поможет им легко реализовать расширенный алгоритм прогнозирования.
Давайте рассмотрим ежемесячные данные о продажах шампуня за три года, как показано ниже.
Наша цель - разбить столбец продаж на сумму столбцов тренда и сезонности.
Итак, что это за столбцы тренда и сезонности и как их получить?
Тренд помогает вам спроектировать поддающийся количественной оценке показатель..