Serie storica - Modello del profeta

Nel 2017, Facebook ha reso open source il modello del profeta che era in grado di modellare le serie temporali con forti stagionalità multiple a livello di giorno, di settimana, di anno, ecc. E di tendenza. Ha parametri intuitivi che un data scientist non esperto può sintonizzare per previsioni migliori. In sostanza, è un modello regressivo additivo in grado di rilevare i punti di cambiamento per modellare le serie temporali.

Prophet scompone le serie temporali in componenti di trend $ g_ {t} $, stagionalità $ S_ {t} $ e festività $ h_ {t} $.

$$ y_ {t} = g_ {t} + s_ {t} + h_ {t} + \ epsilon_ {t} $$

Dove, $ \ epsilon_ {t} $ è il termine di errore.

Pacchetti simili per la previsione di serie temporali come l'impatto causale e il rilevamento delle anomalie sono stati introdotti in R rispettivamente da Google e Twitter.