prophet模型中季节模型方式中'additive'和 'multiplicative'有什么区别,分别适合运用在哪些数据中
时间: 2024-03-31 22:34:42 浏览: 163
在Prophet模型中,季节模型可以采用加法模型或乘法模型。
加法模型:指季节性在时间序列中以加法方式出现,即随着时间的推移,季节性的变化是固定的。在加法模型中,季节性变化的幅度是恒定的。
乘法模型:指季节性在时间序列中以乘法方式出现,即随着时间的推移,季节性的变化幅度也会发生变化。在乘法模型中,季节性变化的幅度是随着时间而变化的。
通常来说,加法模型适用于季节性变化幅度相对稳定的时间序列,而乘法模型适用于季节性变化幅度随时间变化较大的时间序列。例如,对于销售量随季节性变化的时间序列,如果季节性的变化幅度相对稳定,则适用加法模型;如果季节性的变化幅度随时间变化较大,则适用乘法模型。
相关问题
prophet模型中ds的日期格式是什么样的
Prophet模型中的日期格式是以年-月-日的形式,即"YYYY-MM-DD"。在Prophet模型中,时间序列数据必须包含两列,一列是时间戳(即日期),另一列是值(即时间序列数据)。时间戳列的数据类型必须是Pandas中的Datetime类型,因此需要将日期数据转换为该类型。可以使用Pandas中的to_datetime()函数将日期字符串转换为Datetime类型,例如:pd.to_datetime('2022-01-01')。
prophet模型中突变点图怎么解读
Prophet模型中的突变点图是用来展示时间序列数据中趋势发生变化的点。每个突变点代表着时间序列数据中一个重要的转折点或变化点。
在Prophet模型中,突变点可以通过训练出一个NB(Nice and Brilliant)的模型来获得。在趋势检验案例中,可以使用Prophet模型的趋势参数来检测时间序列数据中的突变点。
Prophet模型的趋势参数包括growth、Changepoints和changepoint_range。其中,growth参数表示趋势模型的增长方式,可以是linear(线性增长)或logistic(逻辑增长)。Changepoints参数表示趋势模型中的突变点,它是一个数组,包含了所有突变点的时间戳。changepoint_range参数则表示突变点的范围,它是一个浮点数,用于确定突变点检测的敏感度。
通过解读Prophet模型中的突变点图,可以观察到时间序列数据中趋势发生变化的具体位置和趋势变化的趋势类型(线性增长或逻辑增长)。这有助于我们理解时间序列数据中的趋势变化和预测未来的趋势走向。