问题标签 [prophet]

我们的客户向我们提供了一个 Prophet “.projection”文件，它看起来是一个二进制文件（在记事本中打开时有很多特殊字符 - ?Š…kÿd?Š…kÿd?）。

我的问题是 - 如何将这个文件导入 SAS？该文件是从 Prophet 版本 8.1 (PE) 生成的。在 Prophet 7.3 中，可以使用 Readbin73 进行 PRJ 等的二进制->文本转换。8.1 中是否有类似的东西？

这是情节组件的图像 [][1]

这是预测值的图像[][2]

橙色线显示年度图 [][3]

图片链接如下：[1]：https ://i.stack.imgur.com/ATy2i.png [2]：https ://i.stack.imgur.com/dSSzL.png [3]：https:// /i.stack.imgur.com/VWJZz.png

根据先知的说法，我的预测应该是由年度成分加上趋势构成的。然而，我的年度组件与情节组件显示的年度季节性完全不同。
有人可以解释一下我的适合或年度情节与plot_componentsyearly 不相似的方式和原因。我的年度情节究竟是如何拟合的（如图所示），因为它似乎过度拟合？

我目前正在使用 Prophet 来预测一年内的使用情况。这是我第一次使用这个算法，我有一些问题。我正在使用下面附加的代码。我想知道是否有人之前将假期作为参数包含在内，以及如何在包含其他日历（农历/伊斯兰等）的假期时这样做。此外，由于 2 月可能在闰年多 1 天，如果算法考虑到这一点，也很高兴知道吗？

我有每月数据并将我的 y 转换为 log(y) 并使用一些额外的回归器来使用prophet model.我从 201601 到 202008 有 60 个数据点。

这是我的模式：

我训练和测试相同的数据，因为我只有 60 分。

现在谈到重要问题，我想将任何异常值/异常标记为未来几个月的早期预警（假设是 6 个月的预测）202009 to 202012

当前方法：我取 yhat 的均值和标准差，然后在这 60 个数据点上绘制第一条、第二条和第三条线。无论超出 3std，我都将其标记为预警。这是正确的方法吗？

问题 1：由于我采用了 interval_width=0.95，所以我对未来数据的预测是否总是落在预测值的 3 std.deviation 之内？在那种情况下，我永远不会有异常。

我也在许多博客中看到了这种方法：

但是对于看不见的数据（6个月的未来）我不会有y_original权利？？因此，该方法不适用于预测值。

问题 2：如何使用现有的 Prophet 模型来标记未来预测值的异常？

这是数据框（df）

此数据的输入：

为 Prophet 预测尝试的代码：

先知的错误

if (m$y.scale == 0) { 中的错误：需要 TRUE/FALSE 的缺失值另外：警告消息：在 setup_dataframe(m,history,initialize_scales = TRUE) 中：

为华宇尝试的代码（数据从 4 月 4 日开始，缺少周末，中间可能缺少一两天，如公共假期或无交易）：

Auto Arima 中的错误：

stats::arima(x = x, order = order,seasonal =season, include.mean = include.mean, : 'x' must be numeric 另外：警告消息：在 is.constant(x) 中：引入了 NA通过胁迫

有什么建议吗？

我正在尝试使用先知库来预测 y 使用 Group 和 Regressors。我的代码和收到的错误如下。

1. 在模型 1 中：

我收到此错误：setup_dataframe(object, df) 中的错误：
数据帧中缺少回归量“x1”

2. 在模型 2 中：

模型 2 运行。但我无法弄清楚如何添加回归量 x1 和 x2。

图书馆（先知）图书馆（dplyr）

我没有使用 CSV 数据。这会是个问题吗？每次我运行它都会显示找不到函数“prophet”或“make_future_dataframe”

这是我使用的数据

然后会发生这种情况：

嗨，我正在尝试将 facebook-prophet 并行化为面板时间序列。每个系列都是相互独立的，所以放在一起应该没有问题。我想做的是同时为每个系列安装一个先知模型。我在下面试过：

在运行了几次迭代后，它给出了以下错误：

类型错误：_is_indexed_like() 缺少 1 个必需的位置参数：“轴”

任何人都可以帮助我解决错误。或者提出不同的方法来实现我想要做的事情？

PS：以下工作正常：z = df_trial.groupby("O2_ID", as_index=False).apply(prop)

编辑：

示例数据，数据框的前 5 行：

我有一个这样的数据框：

好吧，我想 cross_val 这个

在这部分我有一个问题：

我需要：计数天数在“01-01-2019”和“01-03-2020”之间的初始模型，获得 30 天（1 个月）的移动窗口并在 2020 年 1 月 12 日停止我的模型

多谢

我需要以“滚动”的方式与先知进行预测。只是为了给你一个想法，考虑到形状的 df (2400,2)，我想执行类似的操作：

有没有聪明的方法来做到这一点？