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prophet – 線形または非線形の複数の季節性を持つ時系列データの高品質な予測を作成するためのツール

投稿日:

線形または非線形の複数の季節性を持つ時系列データの高品質な予測を作成するためのツール。 https://facebook.github.io/prophet

預言者:自動予測手続き

預言者は、時系列データを予測するための手順です。 これは、非直線的な傾向が毎年および毎週の季節性、および休日に適合する加法モデルに基づいています。 これは、少なくとも1年間の履歴データを含む毎日の周期性データで最も効果的です。 預言者は、欠落しているデータ、傾向の変化、大きな外れ値に対して堅牢です。

Prophetは、FacebookのCore Data Scienceチーム公開したオープンソースソフトウェアです。 CRANPyPIでダウンロードできます。

重要なリンク

Rへのインストール

ProphetはCRANパッケージなので、 install.packagesを使うことができます:

# R
> install.packages('prophet')

インストール後、あなたは始めることができます!

Windows

Windowsでは、Rはコンパイラーを必要とするので、 rstan 指示に従う必要があります。 重要なステップは、パッケージをインストールする前にRtoolsをインストールすることです。

カスタムStanコンパイラ設定がある場合は、CRANバイナリではなくソースからインストールしてください。

Pythonでのインストール

ProphetはPyPI上にあるので、pipを使ってインストールすることができます:

# bash
$ pip install fbprophet

預言者が持つ主な依存関係はpystanです。 PyStanには独自のインストール手順があります。

インストール後、あなたは始めることができます!

Windows

WindowsではPyStanにコンパイラが必要なので、指示に従う必要があります。 重要なステップは、最近のC ++コンパイラをインストールすることです。

Linux

コンパイラ(gcc、g ++、build-essential)とPython開発ツール(python-dev、python3-dev)がインストールされていることを確認してください。 VMを使用している場合、fbprophetをインストールするには少なくとも4GBのメモリ、fbprophetを使用するには少なくとも2GBのメモリが必要であることに注意してください。

アナコンダ

conda install gccを設定するには、 conda install gccを使用します。 Prophetをインストールする最も簡単な方法は、conda-forgeを使うことです: conda install -c conda-forge fbprophet

変更ログ

バージョン0.2.1(2017.11.08)

  • バグの修正

バージョン0.2(2017.09.02)

  • 日次データによる予測
  • 毎日の季節性、カスタム季節
  • 余分な回帰
  • 後方予測サンプルへのアクセス
  • クロスバリデーション機能
  • 飽和最小値
  • バグの修正

バージョン0.1.1(2017.04.17)

  • バグの修正
  • 毎年および毎週の季節性を検出するための新しいオプション(デフォルト)

バージョン0.1(2017.02.23)

  • 初回リリース







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