文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

FB Prophet中的分钟预测

FB Prophet是一种开源的时间序列预测工具，它基于统计学方法和机器学习技术，能够有效地对时间序列数据进行预测和建模。FB Prophet主要用于预测未来时间点的数值，包括分钟级别的预测。

FB Prophet的优势在于其简单易用且具有较高的准确性。它能够自动处理时间序列中的趋势、季节性、节假日等特征，并提供灵活的参数设置，使用户能够根据需求进行定制化的预测模型。此外，FB Prophet还支持对异常值进行鲁棒性处理，提高了预测模型的稳定性。

在分钟预测方面，FB Prophet能够根据历史分钟级别的数据，预测未来一段时间内每分钟的数值。这对于一些需要高精度预测的场景非常有用，例如交通流量监测、股票价格预测等。通过分钟预测，用户可以及时地了解到时间序列数据的变化情况，从而做出相应的决策。

腾讯云提供了一系列与时间序列预测相关的产品和服务，其中包括云数据库TencentDB、人工智能平台AI Lab、物联网平台IoT Explorer等。这些产品和服务可以与FB Prophet结合使用，提供完整的时间序列预测解决方案。

详细了解腾讯云相关产品和服务，请访问腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/

相关搜索:Excel中的预测函数facebook prophet为少于25个观测值的时间序列提供持续的预测Prophet模型中假日的大不确定性Prophet的预测输出的每一列的定义是什么？Prophet通过id进行预测，并使用一个月前的预测填充数据框架Python中的Prophet / fbprophet包React Native -链接-在Iphone的FB应用程序中打开FB页面R中的Bootstrapping :预测Tensorflow:预测时间序列预测中的增长因子使用Facebook Prophet创建在SKU上循环的预测并导出到CSV
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助？
有帮助
没帮助

相关·内容

基于 Prophet 的时间序列预测

为此，Prophet充分的将两者融合了起来，提供了一种更简单、灵活的预测方式，并且在预测准确率上达到了与专业分析师相媲美的程度。...如果你还在为时间序列预测而苦恼，那就一起走进兴奋而又神奇的Prophet世界吧。...近期，facebook发布了prophet（“先知”）项目，它以更简单、灵活的预测方式以及能够获得与经验丰富的分析师相媲美的预测结果引起了人们的广泛关注。下面我们介绍一下Prophet。...按照上述的四个部分，prophet的预测过程为： a.Modeling：建立时间序列模型。分析师根据预测问题的背景选择一个合适的模型。 b.Forecast Evaluation：模型评估。...除了上述的整体预测情况外，Prophet还提供了组成成分分析（简称成分分析），所谓成分分析就是指对公式（1）中的三大部分模型单独进行分析，成分分析有助于我们考察模型中的各个组件分别对预测结果的影响，通过可视化的展示

4.4K103

时间序列预测（一）基于Prophet的销售额预测

时间序列预测（一）基于Prophet的销售额预测 小O：小H，有没有什么方法能快速的预测下未来的销售额啊 小H：Facebook曾经开源了一款时间序列预测算法fbprophet，简单又快速～ 传统的时间序列算法很多...而Prophet相对来说就友好多了，而且预测效果又很不错，所以用它来预测时间序列数据再适合不过了。本文主要参考基于facebook的时间序列预测框架prophet的实战应用[1]。...) 模型拟合 # 模型拟合 model_fb = Prophet(interval_width = 0.95).fit(df_model) # 构造预测日期 future_dates = model_fb.make_future_dataframe...这里只是介绍如何增加自定义趋势因素而已，所以没有提升在预期之内 总结 当你只需要预测数据时，只需简单的两列ds，y即可，整个预测过程简单易上手～ 共勉～ 参考资料 [1] 基于facebook的时间序列预测框架...prophet的实战应用: https://blog.csdn.net/weixin_42608414/article/details/104679017

1K30

时间序列预测（三）基于Prophet+XGBoost的销售额预测

时间序列预测（三）基于Prophet+XGBoost的销售额预测 前面我们介绍了如何使用Prophet和LSTM，不知道你们发现了没有，前者似乎太简单了，后者呢好像又很复杂。...那有没有什么很好的方法能很好的中和下呢？...已知的有，Prophet能很好的分解时间趋势，LSTM可以将其他信息加入训练，同样的如果没有时间序列，XGBoost也是可以训练其他信息进行预测的，那如果将Prophet分解的时间趋势也作为特征加入训练呢...本文参考自将梯度提升模型与 Prophet 相结合可以提升时间序列预测的效果[1]。...总结 基于Prophet、LSTM和Prophet+XGBoost这三种方法，相信大家在做时间序列预测相关的任务时，应该可以得心应手了～ 共勉～ 参考资料 [1] 将梯度提升模型与 Prophet 相结合可以提升时间序列预测的效果

1.1K22

使用时间序列数据预测《Apex英雄》的玩家活跃数据

在本文中我们使用《Apex英雄》中数据分析的玩家活动时间模式，并预测其增长或下降。我们的数据来自https://steamdb.info，这是一个CSV文件。...玩家和twitch观看者在6月份的活动模式。 通过上图可以看到单变量时间序列有一个确定的模式。一天中可预测的上升和下降。这在以后讨论模型预测时将非常重要。..., FB Prophet和自回归。...结果如下 2、FB Prophet Prophet模型使用AM进行预测。 结果如下： 他的好处有： 没有很多参数需要调整。 有自动化的缩放量可以很好地缩放数据。...这也可能是FB Prophet模型的一个缺点是它使用可加模型，更难以解释，不像AR模型那样灵活。

58710

独家 | 手把手教你用Python的Prophet库进行时间序列预测

作者：Jason Brownlee 翻译：殷之涵 校对：吴振东 本文长度为4800字，建议阅读10+分钟 本文为大家介绍了如何在Python中使用由Facebook开发的Prophet库进行自动化的时间序列预测...在本教程中，你将去探索如何使用这个由Facebook开发的Prophet库进行时间序列预测。...这里有一篇不错的概览，介绍了Prophet及它的功能： Prophet: forecasting at scale, 2017 https://research.fb.com/blog/2017/02/...prophet-forecasting-at-scale/ 这个库的接口在R和Python中均可被调用，本篇将会聚焦于Python中的使用方法。...使用Prophet进行汽车销量预测 在这一部分中，我们将会探索如何使用Prophet进行汽车销量数据预测。 让我们从将数据拟合成模型开始吧。 1.

10.9K63

Facebook开源预测工具Prophet

Facebook 表示，Prophet 相比现有预测工具更加人性化，并且难得地提供 Python 支持。另外，它生成的预测结果足以和专业数据分析师媲美。...相对于后者，Facebook 表示 Prophet 有两大优点： 开发合理、准确的预测模型更加直接。...言下之意是，Prophet 将着重改善这方面的体验，让模型、参数的选择更直观。 用 Prophet 做出的预测，能够以对普通人更加直观的方式进行定制。...Prophet 通过提取数据中的转变点，自动检测趋势变化。 一个按年的周期组件，使用傅里叶级数（Fourier series）建模而成。...想要进一步了解 Prophet 的读者，请参考以下链接： Facebook 博客：https://research.fb.com/prophet-forecasting-at-scale/ 使用指南：

91250

将梯度提升模型与 Prophet 相结合可以提升时间序列预测的效果

将Prophet的预测结果作为特征输入到 LightGBM 模型中进行时序的预测 我们以前的关于使用机器学习进行时间序列预测的文章中，都是专注于解释如何使用基于机器学习的方法进行时间序列预测并取得良好结果...但是在这篇文章将使用更高级的技术来预测时间序列，本文将使用 Prophet 来提取新的有意义的特征，例如季节性、置信区间、趋势等。...时间序列预测 一般情况下 LightGBM 模型都会使用一些lag的特征来预测未来的结果，这样做一般情况下能够取得很好的效果。...Prophet 模型的实际预测、置信区间的上限和下限、每日和每周的季节性和趋势等都可以作为我们的新特征。对于其他类型的问题，Prophet 还可以帮助我们提取描述假日效果。...总结 将监督机器学习方法与 Prophet 等统计方法相结合，可以帮助我们取得令人印象深刻的结果。根据我在现实世界项目中的经验，很难在需求预测问题中获得比这些更好的结果。

94950

将梯度提升模型与 Prophet 相结合可以提升时间序列预测的效果

来源：Deephub Imba本文约1200字，建议阅读5分钟将Prophet的预测结果作为特征输入到 LightGBM 模型中进行时序的预测。...我们以前的关于使用机器学习进行时间序列预测的文章中，都是专注于解释如何使用基于机器学习的方法进行时间序列预测并取得良好结果。...但是在这篇文章将使用更高级的技术来预测时间序列，本文将使用 Prophet 来提取新的有意义的特征，例如季节性、置信区间、趋势等。...Prophet 模型的实际预测、置信区间的上限和下限、每日和每周的季节性和趋势等都可以作为我们的新特征。 对于其他类型的问题，Prophet 还可以帮助我们提取描述假日效果。...总结 将监督机器学习方法与 Prophet 等统计方法相结合，可以帮助我们取得令人印象深刻的结果。根据我在现实世界项目中的经验，很难在需求预测问题中获得比这些更好的结果。 编辑：于腾凯

57620

Facebook 的数据预测工具 Prophet 有何优势？用贝叶斯推理一探究竟

在下面研究中，研究者让Prophet对两组数据进行预测，在后端使用概率程序语言，读者可以借此看到使用Stan的一些工作细节。...Prophet的把时间序列预测问题转变成了一个曲线拟合练习（exercise）。在这个曲线中，因变量是增长、周期和holiday的总体表现。...另外，Prophet也为时间序列的组成部分（例如一周中某天、或一年中的某天）提供了简单、易解释的预测结果，如下图所示： ?...Prophet用了大概1分钟来理解这些数据集下图中的黑点），然后给出了预测结果（下图中的蓝线）。 ? Prophet预测出，出生率会在每年的八月到十月有所提高。...总结 以上概率程序报告中展示了Prophet在贝叶斯算法中的实践效果，结果发现： 开发者和数据员们能通过概率编程语言（例如Stan和pymc3），更容易地量化所有结果的概率值，而不仅仅是选出最有可能性的那一个

2K60

使用Prophet预言家进行时间序列预测

prophet是facebook在2017年开源的强大的时间序列预测工具。 prophet(读作 ˈprɒfɪt)这个英文单词的意思是先知，预言家(没错，就是天黑请睁眼的那位)。...顾名思义，它能够预测未来。 Prophet是一个设计精妙的单层的回归模型，特别适合对具有明显季节周期性(如气温，商品销量，交通流量等)的时间序列进行预测，并具有强大的解释性。...我们将简要介绍Prophet框架的算法原理，并以一个开源的能源消耗时间序列数据预测为例，展示prophet的使用方法和强大能力。...可以拟合时间序列数据中的趋势特性，周期特性，以及节假日时间/特殊事件影响等，可以返回置信区间作为预测结果。 2，对噪声鲁棒。...趋势项中引入了changepoints，模型的参数量远远小于lstm等深度方案，不容易过拟合，收敛迅速。 3，模型解释性好。

54011

prophet Uncertainty Intervals不确定性区间

将返回预测返回值中yhat有不确定性区间。...这些不确定性区间背后有几个重要的假设。 预测结果中存在三个不确定性来源：趋势的不确定性，季节性的不确定性以及额外的观测噪声。 趋势的不确定性 预测中最大的不确定性来源是未来趋势变化的可能性。...我们在之前本系列文档中已经看到时间序列显示了历史上明显的趋势变化。prophet能够发现和拟合这些，但是我们应该期待哪些趋势会发生变化呢？...future) 这里用MCMC采样取代最大后验估计，而且根据观测的数量，可能需要更长的时间---这里需要几分钟而不是原来几秒钟。...prophet使用的底层PyStan在Windows下中存在问题，这使得MCMC采样速度极慢。

88610

开发 | Facebook的数据预测工具Prophet有何优势？用贝叶斯推理一探究竟

在下面研究中，研究者让Prophet对两组数据进行预测，在后端使用概率程序语言，读者可以借此看到使用Stan的一些工作细节。...Prophet的把时间序列预测问题转变成了一个曲线拟合练习（exercise）。在这个曲线中，因变量是增长、周期和holiday的总体表现。...另外，Prophet也为时间序列的组成部分（例如一周中某天、或一年中的某天）提供了简单、易解释的预测结果，如下图所示： 这里要注意的是，以周为单位的预测数据要比其他两个的数据小得多，而且噪点也更大。...Prophet用了大概1分钟来理解这些数据集下图中的黑点），然后给出了预测结果（下图中的蓝线）。 Prophet预测出，出生率会在每年的八月到十月有所提高。...总结 以上概率程序报告中展示了Prophet在贝叶斯算法中的实践效果，结果发现： 开发者和数据员们能通过概率编程语言（例如Stan和pymc3），更容易地量化所有结果的概率值，而不仅仅是选出最有可能性的那一个

1.2K120

prophet non-daily data非日常数据

可以通过观察dataframe中带有时间戳的ds列预测日以下数据的时间序列。...在这里，我们将使用每隔5分钟的数据（约塞米蒂国家公园的每日温度）做拟合： df = pd.read_csv('....因此，每日季节性在一天的剩余时间内是不受约束的，并且预测的不好。解决方案是仅对历史数据的时间窗口进行预测。...同样的原则也适用于其他数据集中有规律的数据间隙的数据集。例如，如果历史数据仅包含工作日，那么应该仅对工作日进行预测，因为周末不能很好地估计每周季节性。 每月数据 可以使用Prophet来拟合月度数据。...但是，prophet的底层模型是连续时间，这意味着如果将模型与月度数据拟合，然后要求每日预测，则可能会得到奇怪的结果。在这里，我们预测美国未来10年的零售额： df = pd.read_csv('..

66310

手把手教你用Prophet快速进行时间序列预测（附Prophet和R代码）

作者：ANKIT CHOUDHARY 翻译：王雨桐 校对：丁楠雅 本文约3000字，建议阅读12分钟。 本文将通过拆解Prophet的原理及代码实例来讲解如何运用Prophet进行时间序列预测。...Prophet实战（附Python代码） 目前Prophet只适用于Python和R，这两者有同样的功能。 Python中，使用Prophet()函数来定义Prophet预测模型。...Prior scales用来定义拟合过程中季节或节假日的权重程度。 3. 通过Prophet预测客运交通 现在我们已经了解了这个神奇工具的细节，接下来让我们通过实际的数据集来看看它的潜力。...这里我在Python中运用Prophet来解决下面链接（DATAHACK平台）中的实际问题。...对于具备良好领域知识但是缺少预测模型技能的人来说，Prophet可以让他们直观地调整参数。读者可以直接在Prophet中拟合以小时为单位的数据并且在评论中讨论是否能得到更好的结果。

3.8K30

Facebook开源 时间序列预测框架 Prophet

时间序列（Time Series Analysis），应用非常广泛，从业务预测到全球变暖；从商品价格到股票、基金走势。...4、 随机：随机的不确定性，比如10分钟内A股的股指变化，也是人们常说的随机过程(Stochastic Process）。...Facebook开源的 Prophet 就是其中一种基于时间序列的预测模型，包含许多预测技术，比如 ARIMA 和 exponential smoothing。...主要特点 1、提供很多模型，选择适合问题的模型和参数非常重要 2、用 Prophet 做出的预测，能够以对普通人更加直观的方式进行定制。...Prophet 有针对周期性的平滑参数（smoothing parameters for seasonality），允许开发者调整与历史周期的匹配程度。

91810

可应用于气象领域的FaceBook开源时序建模工具--Kats。

，预测未来值，监视异常，并将其合并到ML模型和pipeline中。...在上个月，FaceBook开园了一款新的分析时间序列数据的library--Kats，Kats是以款： 轻量级的、易于使用的、通用的时间序列分析框架； 包括 预测、异常检测、多元分析和特征提取/嵌入。...Kats的功能 Kats的核心四大功能包括： 模型预测：Kats提供了一套完整的预测工具，包括10+个单独的预测模型、ensembling、自监督学习（meta-learning）模型、backtesting...特征提取与嵌入：Kats中的时间序列特征（TSFeature）提取模块可以产生65个具有明确统计定义的特征，这些特征可以应用于大多数机器学习（ML）模型，如分类和回归。...使用的功能：Kats还提供了一组有用的实用程序，例如时间序列模拟器。 代 码 ? 01 预测案例 # !

49930

用Prophet在Python中进行时间序列预测

Prophet的目的是“使专家和非专家可以更轻松地进行符合需求的高质量预测。   您将学习如何使用Prophet（在Python中）解决一个常见问题：预测下一年公司的每日订单。 ...预测 使用Prophet创建预测的第一步是将fbprophet库导入到我们的Python中： import fbprophet 将Prophet库导入笔记本后，我们可以从 Prophet开始： m =...现在，我们可以使用predict方法对未来数据帧中的每一行进行预测。 此时，Prophet将创建一个分配给变量的新数据框，其中包含该列下未来日期的预测值yhat以及置信区间和预测部分。...我们可以使用Prophet的内置plot将预测可视化： 在我们的示例中，我们的预测如下所示： ?...预测和成分可视化显示，Prophet能够准确地建模数据中的潜在趋势，同时还可以精确地建模每周和每年的季节性（例如，周末和节假日的订单量较低）。

1.7K10

R+python︱Facebook大规模时序预测『真』神器——Prophet（遍地代码图）

，记得要开启prophet(history, holidays = holidays)中的holidays。...不能去掉这些突变点，但是不去掉又会影响真实预测，这时候Prophet新奇的来了一招：序列生成模型中，多少受异常值些影响（类似前面的changepoint_prior_scale，但是这里是从生成模型阶段就给一个弹性值...---- 延伸一：Facebook 的数据预测工具 Prophet ——贝叶斯推理 Facebook 的数据预测工具 Prophet 有何优势？...在下面研究中，研究者让Prophet对两组数据进行预测，在后端使用概率程序语言，读者可以借此看到使用Stan的一些工作细节。...Prophet的把时间序列预测问题转变成了一个曲线拟合练习（exercise）。在这个曲线中，因变量是增长、周期和holiday的总体表现。

2.8K10
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券