prophet中自带的假期

Prophet中自带了一些常见的假期，包括：

- New Year's Day：元旦
- Chinese New Year：春节
- Qingming Festival：清明节
- Labor Day：劳动节
- Dragon Boat Festival：端午节
- Mid-Autumn Festival：中秋节
- National Day：国庆节

这些假期在Prophet中可以直接使用，无需自己手动添加。可以通过以下方式查看这些自带假期：

from fbprophet import holidays

print(holidays.CHINA)

其中，`holidays.CHINA`即为中国地区的自带假期。如果需要其他国家或地区的自带假期，可以分别查看`holidays`模块中对应的变量。需要注意的是，自带假期的日期是固定的，如果需要根据实际情况调整假期日期，还需要手动添加自定义假期。

相关问题

prophet如何设置假期

在Prophet中，可以使用`holidays`参数来设置假期。`holidays`参数是一个DataFrame，其中包含了假期的名称和日期。可以通过以下步骤设置假期：

1. 创建一个包含假期名称和日期的DataFrame，例如：

holidays = pd.DataFrame({
  'holiday': 'New Year',
  'ds': pd.to_datetime(['2019-01-01'])
})

2. 将该DataFrame传入Prophet模型的`holidays`参数中，例如：

model = Prophet(holidays=holidays)

3. 可以设置多个假期，只需将多个假期的DataFrame合并即可，例如：

holidays = pd.concat((holiday1, holiday2, ...))

需要注意的是，假期在Prophet中是被视为一种特殊的事件，对于每个假期，需要指定假期名称（`holiday`）和假期发生的日期（`ds`）。同时，假期在Prophet中也可以是重复的，例如每年的国庆节。

Prophet 算法

Prophet算法是由Facebook开发的一种时间序列预测算法，它可以用于预测具有季节性和趋势性的时间序列数据。Prophet算法的设计目标是使得时间序列预测变得简单、快速且准确。

Prophet算法的特点包括以下几个方面：
1. 灵活性：Prophet算法可以处理各种类型的时间序列数据，包括具有多个季节性组件的数据。
2. 自动化：Prophet算法能够自动检测和建模时间序列数据中的趋势、季节性和假日效应，无需手动指定这些信息。
3. 鲁棒性：Prophet算法对于缺失值和异常值具有一定的鲁棒性，能够处理不完整或者有噪声的时间序列数据。
4. 可解释性：Prophet算法提供了可视化工具和解释性的结果，使得用户可以更好地理解和解释预测结果。

Prophet算法的核心思想是将时间序列数据分解为趋势、季节性和假日效应三个组件，并通过加法模型来进行预测。具体而言，Prophet算法使用了一种称为“加性回归模型”的方法，将时间序列数据表示为趋势项、季节性项、假日效应项和误差项的和。然后，通过拟合历史数据来估计这些组件，并使用它们来预测未来的数值。

Prophet算法的应用领域广泛，包括销售预测、股票价格预测、天气预测等。它在实际应用中表现出了较高的准确性和稳定性。