支持Python！非死book開源預測工具Prophet

雷鋒網消息：前天，非死book 宣布開源一款基于 Python 和 R 語言的數據預測工具——“Prophet”，即“先知”。取名倒是非常直白。

非死book 表示，Prophet 相比現有預測工具更加人性化，并且難得地提供 Python 支持。另外，它生成的預測結果足以和專業數據分析師媲美。

非死book 把預測任務的流程用下圖展示出來：

從圖中可以看出，預測共分四個流程：建模，預測評估，表面問題和人工檢查。

在建模階段，當前可用的 Python 工具包寥寥無幾。最廣為人知的 “ forecast” ，谷歌開發的 CausalImpact， 以及推特的  AnomalyDetection，均是基于 R 語言。很顯然，非死book 想要改變這一點。

從 非死book 官方聲明來看，推出 Prophet，是希望用它來替代 forecast，成為最受歡迎的預測工具。雷鋒網(公眾號：雷鋒網)了解到，相對于后者，非死book 表示 Prophet 有兩大優點：

1. 開發合理、準確的預測模型更加直接。

   Prophet 包含許多預測技術，比如 ARIMA 和 exponential smoothing。每一項工具都有它的長處、短處和調節參數。非死book 表示，選擇不恰當的模型或參數會造成讓人難以滿意的結果；而即便是有經驗的數據分析師在選擇模型、參數上也經常遇到困難。言下之意是，Prophet 將著重改善這方面的體驗，讓模型、參數的選擇更直觀。

2. 用 Prophet 做出的預測，能夠以對普通人更加直觀的方式進行定制。

   Prophet 有針對周期性的平滑參數（smoothing parameters for seasonality），允許開發者調整與歷史周期的匹配程度。它還有針對趨勢的平滑參數，能夠調整對歷史趨勢變化的緊跟程度。對于增長曲線（growth curves），開發者能人工設置上限，即 capacities，把關于“該預測如何增長（或下降）”的先驗信息注入進去。最后，開發者還能設置不規則日期，來對超級碗、感恩節、黑色星期五之類的特殊日子進行建模。

組成部分

在它的核心，Prophet 是一個可加回歸模型（additive regression model），它有四個組成部分：

1. 一個分段的線性或邏輯增長曲線趨勢。Prophet 通過提取數據中的轉變點，自動檢測趨勢變化。

2. 一個按年的周期組件，使用傅里葉級數（Fourier series）建模而成。

3. 一個按周的周期組件，使用虛擬變量（dummy variables）。

4. 用戶設置的重要節日表。

適用范圍

雷鋒網獲知，Prophet 針對的是商業預測任務，適用于具備以下特征的場景：

• 針對每小時、每天或每星期的觀察頻次，有至少數月（理想情況的一年）的歷史記錄。

• 多重顯著的“人類層級”周期性：星期X以及年份。

• 日期間隔不規則的重要節日（比如超級碗），需要事先得知。

• 觀察缺失或是異常值在合理范圍內。

• 歷史趨勢變化，比如產品發布或者改寫記錄（logging changes）。

• 符合非線性增長曲線的趨勢，有天然上、下限或者飽和點。

想要進一步了解 Prophet 的讀者，請參考以下鏈接：

非死book 博客：https://research.fb.com/prophet-forecasting-at-scale/

使用指南：https://非死bookincubator.github.io/prophet/docs/quick_start.html

文件：http://非死bookincubator.github.io/prophet/

via 非死book

來自: 雷鋒網