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페이스북 핵심 데이터 과학팀에서 풀어준 오픈 소스 소프트웨어입니다.
연도별, 주별 그리고 일별 계절성 추가적으로 휴일 효과에 맞는 비선형 추세의 가법 모형을 기반으로 시계열 데이터를 예측하는 절차이다.
과거 데이터를 줬을 때 미래를 예측을 한다.
강력한 계절성 효과가 있고 많은 과거 데이터가 있을 경우 잘 작동합니다.
네 가지 요소로 구성된 가법 회귀 모델로 구성됩니다.
회귀 분석은 독립변수 X와 종속변수 Y사이의 관계를 얻고 싶을 때 사용합니다.
독립적이라는 것은 독립변수를 내가 원하는 대로 바꿀 수 있다는 의미입니다.
x의 변화를 기반으로 Y를 예측할 수 있습니다.
페이스북 프로펫을 적용할 때 네 가지의 요소가 있습니다.
1) 조각별 선형함수
자동으로 데이터의 변경 지점을 선택하고 추세의변화를 구별합니다.
가령 상승하다가 하락하는 데이터를 갖고 있다면 그 데이터의 변화를 기반으로 서로 다른 묶음으로 분류합니다.
2) 푸리에 급수를 사용하여 모델링 된 연간 계절 성분이 있습니다.
3) 주간 계절 성분이 있습니다.
4) 수동으로 제공될 수 있는 휴일 목록이 있습니다.
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