시계열 해석 라이브러리 Prophet 공식 문서 번역 1(개요 & 특징편)
목차
1.Prophet 공식 문서 번역(개요 및 특징편)
2.Prophet 공식 문서 번역(설치편)
3.Prophet 공식 문서 번역(퀵 스타트편)
4.Prophet 공식 문서 번역(포화 상태의 예측편)
5.Prophet 공식 문서 번역(트렌드의 변화점편)
6.Prophet 공식 문서 번역(주기성·이벤트 효과·설명 변수의 추가편)
7.Prophet 공식 문서 번역(증가하는 주기성편)
8.Prophet 공식 문서 번역(오차의 간격편)
9.Prophet 공식 문서 번역(특이편)
10.Prophet 공식 문서 번역(1일 단위가 아닌 데이터편)
11.Prophet 공식 문서 번역(모델의 진단편)
12.Prophet 공식 문서 번역(도움말편)
2018/10/16 공개. 원문 링크는 이하.
· Prophet 개요 및 특징 : htps : // 펑세보오 k. 기주 b. 이오 / p로 p에 t /
· 공식 문서 : htps : // 펑세보오 k. 기주 b. 이오 / p로 p에 t / 두 cs / 구이 ck_s rt. HTML
이번 기사는 Prophet의 개요와 특징편입니다.
1.Prophet 개요
Prophet은 가법 모델을 기반으로 시계열 데이터를 예측하기 위한 라이브러리입니다. Prophet에서는 비선형 경향을 연, 주, 일 단위의 주기성과 변동점에 맞춥니다. 이 라이브러리는 강한 주기성을 가진 시계열 데이터와 여러 주기성을 가진 역사 데이터에 대해 가장 잘 예측할 수 있습니다. 게다가 시계열 데이터의 추세 사이에 있는 데이터 누락에 대해 강하고 일반적으로 이상값을 잘 처리합니다.
Prophet은 Facebook의 Core Data Science team(1)에 의해 릴리스된 오픈 소스 소프트웨어입니다. 라이브러리는 CRAN(2) 또는 PyPI(3)에서 다운로드할 수 있습니다.
(1) htps : // Resea rch. fb. 코 m / 카테고 ry / Data-s Shiense /
(2) htps : // c 란. rp 로지ぇct. 오 rg/우ぇ b/파 c 가게 s/p 여과 p에 t/그리고 x. HTML
(3) htps : // py 피. rg/p로지ぇct/fbp로p에 t/
2.Prophet의 특징
정확하고 고속
Prophet은 Facebook뿐만 아니라 많은 응용 프로그램에서 계획 및 목표 설정에 대한 신뢰할 수있는 예측을하는 데 사용됩니다.
완전히 자동
수동 노력 없이 지저분한 데이터로부터 합리적인 예측을 얻을 수 있습니다. Prophet은 특이치와 누락 데이터 및 시계열 데이터의 변화에 강합니다.
예측 모델 조정 가능
Prophet의 모델 구축 프로세스에서는 사용자가 예측 모델을 조정할 수 있는 많은 기회가 있습니다. 사용자는 자신의 도메인 지식을 사용하여 인간이 해석 가능한 매개 변수를 예측 모델을 개선하기 위해 조정할 수 있습니다.
R 또는 Python에서 사용 가능
R 또는 Python에서 Prophet 예측 모델 구축 프로세스를 실행할 수 있습니다. R과 Python에서 Prophet 라이브러리의 코드는 공통적이며 동일한 Stan(1) 코드를 기반으로 합니다. 예측 모델을 구축할 때 R 또는 Python 내에서 편안하게 사용할 수 있는 언어를 사용하십시오.
(1) htp // mc-s단. rg/
Reference
이 문제에 관하여(시계열 해석 라이브러리 Prophet 공식 문서 번역 1(개요 & 특징편)), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/japanesebonobo/items/96868e58d4da42d36807
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정확하고 고속
Prophet은 Facebook뿐만 아니라 많은 응용 프로그램에서 계획 및 목표 설정에 대한 신뢰할 수있는 예측을하는 데 사용됩니다.
완전히 자동
수동 노력 없이 지저분한 데이터로부터 합리적인 예측을 얻을 수 있습니다. Prophet은 특이치와 누락 데이터 및 시계열 데이터의 변화에 강합니다.
예측 모델 조정 가능
Prophet의 모델 구축 프로세스에서는 사용자가 예측 모델을 조정할 수 있는 많은 기회가 있습니다. 사용자는 자신의 도메인 지식을 사용하여 인간이 해석 가능한 매개 변수를 예측 모델을 개선하기 위해 조정할 수 있습니다.
R 또는 Python에서 사용 가능
R 또는 Python에서 Prophet 예측 모델 구축 프로세스를 실행할 수 있습니다. R과 Python에서 Prophet 라이브러리의 코드는 공통적이며 동일한 Stan(1) 코드를 기반으로 합니다. 예측 모델을 구축할 때 R 또는 Python 내에서 편안하게 사용할 수 있는 언어를 사용하십시오.
(1) htp // mc-s단. rg/
Reference
이 문제에 관하여(시계열 해석 라이브러리 Prophet 공식 문서 번역 1(개요 & 특징편)), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://qiita.com/japanesebonobo/items/96868e58d4da42d36807텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
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