現在、Python と Prophet を使用して、時間ベースのデータで適切な予測を構築しようとしています。
すべてのデータを消去し、欠損値を再サンプリングした後、私はすでにはるかに良い結果を得ました。キャップとフロア、および独自の changepoint_prior_scale も含めました。
実際のデータに予測結果をプロットすると、ピークが生じるまで適合します。預言者が7月のこれらのピークをより適切に予測できるようにするためのヒントを誰か教えてもらえますか?
ピークはあるようですが、低いようです。
モデルを生成し、将来を予測するコードの一部を次に示します。
df['cap']=130
df['floor']=0
model = Prophet(changepoint_prior_scale=0.1, growth='logistic').fit(df)
future = model.make_future_dataframe(periods=15*24, freq='H')
future['cap']=130
future['floor']=0
forecast = model.predict(future)
plot1 = model.plot(forecast)
そして、ここにプロットの画像があります：
