pandas - 如何设置 Prophet 的 cross_validation() 函数？

Question

我正在使用 Prophet (Python) 批量预测和分析时间序列。这意味着我的时间序列具有相同的属性，但它们并不完全相同。它们都从 2016-01-01 运行到 2020-Jul-01。

我想使用前 3 年的数据交叉验证我的结果，我的预测目标只有 15 天。

使用前 3 年测试我的适合度的最佳配置是什么，目标是 15 天的预测？

我天真的尝试是下面的一个：

df_cv = cross_validation(mts, initial="1095 days", period='31 days', horizon = '15 days')

我不确定在“周期”和“水平”参数中添加什么。

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Answer 1

正如 Prophet 的文档中提到的：

我们指定预测范围 (horizo​​n)，然后可选地指定初始训练期 (initial) 的大小和截止日期 (period) 之间的间隔。

因此，对截止和截止+地平线之间的每个观察点进行预测。

因此，您可以指定“时期”和“水平”参数的任意组合，只要它们的总和等于您要预测的时期（15 天）。