问题标签 [facebook-prophet]

这是一个有点奇怪的问题，但这里有。对于大多数事情，我真的很喜欢 Bokeh 仪表板，但对于时间序列拟合和绘图，我认为 fbprophet 无法被击败。我想知道是否有一种方法可以将 fbprophet 的时间序列拟合和 Bokeh 的交互性结合起来，所以仍然可以例如将鼠标悬停在绘图上的一个点上，它会告诉你价值等？

由于我公司的 IT 需求，我被迫使用 R 3.2.2。我需要使用一些技术上需要 R > 3.2.2（主要是先知版本 2 或更高版本）的软件包。我知道有时可以“欺骗”包在较旧的、不兼容的 R 版本中运行，但我不确定如何执行此操作。

我使用较新版本的 R 下载了该软件包，然后按照 Patrick 此处的建议调整了描述文件（如何从 GitHub 将 R 软件包安装到 R-3.3.0，它是基于 R-3.4.0 构建的？），并且将包文件移动到 R 3.2.2 库路径中，但它不起作用。我收到错误“错误：这是 R 3.2.2，包 'prophet' 需要 >= 3.2.3。”

有没有人有想法/建议？谢谢！

我正在用 facebook 先知解决一个时间序列问题，其中我无法理解什么是 'trend'、'yhat_lower'、'yhat_upper'、'trend_lower'、'trend_upper'、'additive_terms'、'additive_terms_lower' ,'additive_terms_upper','multiplicative_terms','multiplicative_terms_lower','multiplicative_terms_upper' 在预测之后。

谢谢

这是我第一次研究时间序列，请原谅我。我的数据集包含以下内容，包含 1000 种不同产品的产品 ID 列、日期列、销售列。由于第一步将是执行数据探索（时间序列被分解为三个部分 - 趋势、季节性和随机），我如何在没有其他信息的情况下探索数据，而只有产品 ID 及其过去 3 年的销售额。

基于这些数据，我需要建立一组模型来预测未来 4 个月的销售额。请帮我解决这个问题。

从图中可以看出，我试图了解每个时间序列的分布，但是有 1000 个图，并且很难理解或理解数据，这是我面临的挑战。我想将每个项目的销售数据拆分为趋势、季节性和随机部分。

我有基本代码，但不确定如何为多个项目合并相同的代码，以识别每个项目的趋势、季节性和随机性。

我没有其他信息，如产品类别、销售区域等，只有产品 ID、日期和销售......

我的构建在 Windows 10 上一直失败，无法在 anaconda 中安装 fbprophet，并显示以下消息：

给出的命令是：

conda install -c conda-forge fbprophet

有人在 Windows 10 上成功安装了 fbprophet 吗？如果是，那么请给出步骤。

谢谢。我也尝试了 pip install 但没有运气。我有一台 Mac 并设法在其上安装 fbprophet，没有任何问题。

当您的日期列 ds 列未正确排序时，我注意到 Prophet 算法的收敛问题。这怎么解释？

我有时间序列数据，其中包含假期。我希望我的模型能够预测即将到来的假期。但是，我的模型似乎是在预测总体趋势，而不是在有假期的地方分配增长。

有没有办法让我将未来的日期指定为假期？我认为将其添加到假期变量中将确保它在模型/预测中。

这是一些要测试的虚拟数据：我有从 2017 年 1 月 1 日到今天（2018 年 11 月 16 日）的数据。每两个月有假期（销售）。即将到来的假期（销售）是在十二月。我想预测即将到来的十二月假期。代码过于冗长，但希望它有助于清晰。

我有一个关于 R 先知的问题。我可以使用以下方法绘制预测：

但是，我只想绘制预测之前的过去 X 个数据点和预测本身。

即，我正在使用从 2013-01-01 到 2018-11-25 的数据，并在 2018-12-25 之前进行预测。我想在图上看到的是从 2015 年 11 月 25 日到 2018 年 12 月 25 日的数据+预测。

所以基本上是一个xlim, 但在一个 Prophet 对象上。

有人可以帮我解决这个问题吗？

干杯，伊琳娜

我正在尝试使用 pyspark 实现 fbprophet，但无法并行化所有可用内核上的代码（在我的机器上本地运行）。

我已经搜索了各种文章，试图了解为什么会发生这种情况。

您可以在下面找到应该发生并行化的代码块。我已经定义了所有映射函数

在这个部分：

加载、编译一个泡菜并生成一个 csv。使用检索功能，我只这样做：

所以，有了这一切，我不明白为什么我的代码没有在执行时附加所有可用的核心。

只是指出一些已经测试过的点：

• 我的分区号是 500。我已经将它设置为等于 df 中的行数（在 'collect_list' 之后），但是没有用；

• setMaster() 的所有可能组合都已实现；

任何人都可以帮忙吗？

数据集：

使用fbprophet我能够进行预测，我遇到的唯一问题是在 10 月至 1 月/2 月左右的年末期间有预测帐户。

结果：

将结果导出到 Tableau 我得到以下图：

如您所见，10 月至 2 月期间的预测似乎过高。

代码：

关于我做错了什么以及如何调整模型以更准确地解释这些时期的任何想法？