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。
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FB Prophet中的分钟预测
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我正在尝试使用Prophet进行分钟预测。但是我得到了奇怪的输出。任何关于如何在Prophet中按分钟预测的建议或改进我的代码的建议都将非常感谢！ 数据格式为FB Prophet。00 166.3154 2020-01-17 14:25:00 166.355 df_min
浏览 54提问于2020-01-21得票数 1
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R^2度量可以用于滚动预测吗？
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我预测了一些定价数据，并使用一些标准指标(MSE，MAE，R^2)对其进行了评估。预测是使用fb先知和滚动的ARIMA预测。预测图如下所示：
我们可以看到滚动的ARIMA很好地跟踪了测试数据(也许太好了？)过度适应？)而预言家的预测略有偏离。然而，当我计算这两种预测的指标时，我得到了以下值：ARIMA Rolli
浏览 12提问于2022-03-16得票数 0
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我正在研究一个多变量(100+ variables)多步(t1 to t30)预测问题，其中时间序列频率是每1分钟一次。这个问题需要预测其中一个100+变量作为目标。我很想知道是否可以使用FB Prophet的Python API来完成这项工作。我可以仅使用target变量和datetime变量以单变量的方式完成此操作。任何帮助和指导都是非常感谢的。如果在这个问题上需要进一步的输入或澄清，请让我知道。
浏览 2提问于2019-02-06得票数 28
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( a)按地点和日期计算的收入。( b)假期名称和日期
我想知道每个假期对收入的影响如何。我不知道该用什么方法！3-Sigma规则或Bollinger图应该足够吗?还是我应该尝试样条回归或其他什么？
浏览 0提问于2018-12-02得票数 0
在执行下面的代码时，我得到了以下错误： 代码：from fbprophet.plot import plot_plotly, plot_components_plotly 错误：Importing plotly failed. Interactive plots will not work.
浏览 254提问于2021-05-03得票数 2
我绘制了FB Prophet模型的预测组件，但我不知道如何很好地解释plots.It输出的“趋势”、“假日”、“周”和"extra_regressors_multiplicative“折线图。
浏览 2提问于2020-07-06得票数 0
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我倾向于像这样使用fb先知来预测时间序列的单变量：from fbprophet import Prophet
df = pd.read_csv('C:/Bla/' + stock + '.csv')[
浏览 1提问于2018-08-31得票数 2
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我正在寻找一种方法，在这种方法中，我只能绘制我的时间序列的特定部分。我有一个通过FB Prophet功能的预测模型。另请参阅下面的图和代码。你知道我怎么才能画出2019年到2021年之间的日期吗？ ? m_data_DJI_recent.plot(prediction_2)plt.title("Prediction using the Prop
浏览 64提问于2020-11-08得票数 1
2回答
我正在探索python中时间序列的层次预测，并遇到了库。我使用pip install scikit-hts安装了这个包。我遵循了教程中提到的步骤。我创建了层次树并进入了建模部分。我想用Facebook预言家算法预测底层预测。编辑：
我已经更新了我的scikit-hts版本，但仍然是pip install scikit-hts[x] ( x=all/geo/arima/prophet)没有工作。没有运行--当我尝试<em
浏览 8提问于2021-04-14得票数 1
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因此，我有几个csv文件，我正在导入，然后我使用FB Prophet为我提供未来几个月的预测数据。我希望所有的预测要么转到不同的csv，要么都放在同一个csv上。目前，它只将文件名的最后一个csv写入csv，而不执行其他的操作。filenames: df.columns=['ds','y']
df['ds']=pd.to_dateti
浏览 0提问于2018-12-27得票数 0
在Windows环境中安装fbprophet时，我会得到下面提到的错误，而且，当安装使用轮子文件失败时，setup.py也会作为安装的一部分被触发。安装fb先知库：使用用于fb先知的遗留的“setup.py安装”，因为没有安装“轮子”包
(new_venv) C:\Users\anno_user\Downloads\DocumentDB-Quickstart-Python请建议是否有任何解决办法(或)解决我面临的问题。另外，还要提到python版本以及
浏览 95提问于2022-02-16得票数 1
-11 id_22208 0.3540522015-03-15 id_22208 0.454406
我想使用这个数据来做时间序列预测，使用facebook的prophet库。棘手的部分是，我有多个fid值，对于每个fid，我在via列中有多个日期的数据。我想为foll的via列做预测。
浏览 1提问于2018-12-18得票数 1
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我想实现预言家算法，并使用我的数据集在模型上。经过拟合处理，得到了预测过程中的跟随误差。我怎样才能解决这个问题？import pandas as pdfrom prophet import Prophettrain_dfProphet()test_df = df_p
浏览 6提问于2022-04-06得票数 0
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我想知道是否有可能加快这个脚本的速度？源文件有9万行，它必须使用fb先知为1200个唯一的交易商创建一个单独的预测。我对python并不熟悉，所以我不确定是否有明显的遗漏，或者它是否需要花费很长时间。如果有人看到一个简单的解决方案，将加快它的速度，我将感谢任何见解。谢谢
关于代码的其他详细信息:代码接受一个CSV文件，其中包含3列(月份、经销商和销售)，并基本上为每个唯一的经销商名称创建一个过滤器，然后使用F
浏览 0提问于2020-11-24得票数 4
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1回答
在ApacheSpark3.3.0中，我想安装Prophet，以便将它与pyspark一起使用。我也有Python 2.7.181)Traceback (most>>> from prophet import Prophet File &quo
浏览 7提问于2022-12-01得票数 0
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1回答
我们的csv包含36列来自服务器的不同数据点的3个变量(计数、延迟、时间)x10特性(用户io、serverio、并发..etc )：示例用户io计数、用户io延迟、userio也有一些时候，它可以是一个功能的组合。在过去一年的数据中，我们可以看到在任何1项特性中是否存在延迟:异常值有可能成为更大的异常值(这意味着我们看到异常值在30分钟内不断增加，最大的异常值与发布
浏览 0提问于2022-12-17得票数 1
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基于R的多项先知预测
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我是非常新的时间序列预测使用先知在R，我能够预测一个产品的价值使用先知。有任何方法，如果我可以使用循环生成预测使用先知为多种产品？下面的代码对于单个产品是非常好的，但是我试图为多个产品生成预测。library(prophet) df$Date<-as.Date(as.character(df$Date), format = "%
浏览 2提问于2018-08-29得票数 5
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如何识别时间序列中的最佳频率？
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我有一个按天分组的数据库指标，我需要预测未来3个月的数据。这些数据具有季节性(我认为季节性是按周的天数计算的)。有识别最佳频率的功能吗？(FID_TS)分解这些数据，我会得到：这是我的第一个预测FID_TS_Observed当我查看去年的历史时，它们在前3个月开始较低，从3个月到11个月增加，然后再次下降。也许我的每日数据，有一天有一周季节性(frequency=7)和每月季节性(freque
浏览 6提问于2018-03-08得票数 5
我正在尝试了解Facebook Prophet预测趋势的分布情况。我知道对于指定时间段的预测有不确定性区间，但我并不真正知道不确定性区间是如何分布的，是否可以计算指定区间的概率？我读过关于Prophet的论文，知道通过调整changepoint_prior_scale，interval_width，mcmc_samples等参数可以影响预测趋势。因为我不太熟悉统计学，据我所知，预测值应该分布在一个范
浏览 2提问于2019-07-11得票数 1
我正在尝试测试是否可以运行prophet和sparklyr来对集群中的数据进行预测。但是当我使用spark_apply时，程序就卡住了。在连接到带有spark 2.2.0的纱线客户端的edgenode上运行sparklyr。数据是过去4年按地点划分的销售额。我们的计划是创建一个包含所有数据的数据帧，并按位置对数据进行分区，然后在每个位置调用prophet，并获得未来7天的预测。在这
浏览 14提问于2019-05-09得票数 1
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