___

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..