我正在尝试在 R 中交叉验证 Prophet 模型。 问题 - 这个包不适用于月度数据。
我设法建立了模型
甚至使用自定义的每月季节性。
按照此工具作者的建议。
但无法交叉验证月度数据。尝试遵循GitHub issue 中的建议，但遗漏了一些东西。
目前我的代码是这样的
model1_cv <- cross_validation(model1, initial = 156, period = 365/12, as.difftime(horizon = 365/12, units = "days"))
更新：
根据对这个问题的回答，我将简历结果可视化。这里有一些问题。我使用了完整数据和部分数据。
而且指标看起来也不是很好
【问题讨论】：
标签： r time-series cross-validation facebook-prophet
我刚刚使用软件包中的训练数据进行了一些测试，据我了解，该软件包不太适合每月预测，这部分：[...] as.difftime(365/12, units = "days ") [...] 似乎被告知只是为了证明一个月有 30 天左右的大小。这意味着您可以使用它而不是仅使用 365/12 por "period" 和/或 "horizon"。我注意到的一件事是，每个描述的两个参数都是整数类型，但是当您查看函数时，它们是根据 as.datediff() 计算的，因此它们实际上是双精度数。
library(dplyr)
library(prophet)
library(data.table)
#training data
df <- data.table::fread("ds y
1992-01-01 146376
1992-02-01 147079
1992-03-01 159336
1992-04-01 163669
1992-05-01 170068
1992-06-01 168663
1992-07-01 169890
1992-08-01 170364
1992-09-01 164617
1992-10-01 173655
1992-11-01 171547
1992-12-01 208838
1993-01-01 153221
1993-02-01 150087
1993-03-01 170439
1993-04-01 176456
1993-05-01 182231
1993-06-01 181535
1993-07-01 183682
1993-08-01 183318
1993-09-01 177406
1993-10-01 182737
1993-11-01 187443
1993-12-01 224540
1994-01-01 161349
1994-02-01 162841
1994-03-01 192319
1994-04-01 189569
1994-05-01 194927
1994-06-01 197946
1994-07-01 193355
1994-08-01 202388
1994-09-01 193954
1994-10-01 197956
1994-11-01 202520
1994-12-01 241111
1995-01-01 175344
1995-02-01 172138
1995-03-01 201279
1995-04-01 196039
1995-05-01 210478
1995-06-01 211844
1995-07-01 203411
1995-08-01 214248
1995-09-01 202122
1995-10-01 204044
1995-11-01 212190
1995-12-01 247491
1996-01-01 185019
1996-02-01 192380
1996-03-01 212110
1996-04-01 211718
1996-05-01 226936
1996-06-01 217511
1996-07-01 218111")
df <- df %>%
dplyr::mutate(ds = as.Date(ds))
model <- prophet::prophet(df)
(tscv.myfit <- prophet::cross_validation(model, horizon = 365/12, units = "days", period = 365/12, initial = 365/12 * 12 * 3))
y ds yhat yhat_lower yhat_upper cutoff
1: 175344 1995-01-01 170988.8 170145.9 171828.0 1994-12-31 02:00:00
2: 172138 1995-02-01 178117.4 176975.2 179070.2 1995-01-30 12:00:00
3: 201279 1995-03-01 211462.8 210277.4 212670.8 1995-01-30 12:00:00
4: 196039 1995-04-01 200113.9 198079.5 201977.8 1995-03-01 22:00:00
5: 210478 1995-05-01 202100.5 200390.8 203797.9 1995-04-01 08:00:00
6: 211844 1995-06-01 208330.5 206229.9 210497.4 1995-05-01 18:00:00
7: 203411 1995-07-01 202563.8 200786.5 204313.0 1995-06-01 04:00:00
8: 214248 1995-08-01 214639.6 212748.3 216461.3 1995-07-01 14:00:00
9: 202122 1995-09-01 204954.0 203048.9 206768.4 1995-08-31 12:00:00
10: 204044 1995-10-01 205097.5 203209.7 206882.3 1995-09-30 22:00:00
11: 212190 1995-11-01 213586.7 211728.1 215617.6 1995-10-31 08:00:00
12: 247491 1995-12-01 251518.8 249708.2 253589.2 1995-11-30 18:00:00
13: 185019 1996-01-01 182403.7 180520.1 184494.7 1995-12-31 04:00:00
14: 192380 1996-02-01 184722.9 182772.7 186686.9 1996-01-30 14:00:00
15: 212110 1996-03-01 205020.1 202823.2 206996.9 1996-01-30 14:00:00
16: 211718 1996-04-01 214514.0 211891.9 217175.3 1996-03-31 14:00:00
17: 226936 1996-05-01 218845.2 216133.8 221420.4 1996-03-31 14:00:00
18: 217511 1996-06-01 218672.2 216007.8 221459.9 1996-05-31 14:00:00
19: 218111 1996-07-01 221156.1 218540.7 224184.1 1996-05-31 14:00:00
截止日期并不像人们预期的那样规律——我猜这是由于以某种方式使用每月平均天数——尽管我无法弄清楚其中的逻辑。您可以将 365/12 替换为 as.difftime(365/12, units = "days") 并得到相同的结果。
但是如果你使用 (365+365+365+366) / 48 代替，因为 29.02。您每月的平均天数略有不同，这会导致不同的输出：
(tscv.myfit_2 <- prophet::cross_validation(model, horizon = (365+365+365+366)/48, units = "days", period = (365+365+365+366)/48, initial = (365+365+365+366)/48 * 12 * 3))
y ds yhat yhat_lower yhat_upper cutoff
1: 172138 1995-02-01 178117.4 177075.3 179203.9 1995-01-29 13:30:00
2: 201279 1995-03-01 211462.8 210340.5 212607.3 1995-01-29 13:30:00
3: 196039 1995-04-01 200113.9 198022.6 202068.1 1995-03-31 13:30:00
4: 210478 1995-05-01 204100.2 202009.8 206098.7 1995-03-31 13:30:00
5: 211844 1995-06-01 208330.5 206114.5 210515.8 1995-05-31 13:30:00
6: 203411 1995-07-01 202606.0 200319.1 204663.4 1995-05-31 13:30:00
7: 214248 1995-08-01 214639.6 212684.4 216495.7 1995-07-31 22:30:00
8: 202122 1995-09-01 204954.0 203127.7 206951.0 1995-08-31 09:00:00
9: 204044 1995-10-01 205097.5 203285.3 207036.5 1995-09-30 19:30:00
10: 212190 1995-11-01 213586.7 211516.8 215516.2 1995-10-31 06:00:00
11: 247491 1995-12-01 251518.8 249658.3 253590.1 1995-11-30 16:30:00
12: 185019 1996-01-01 182403.7 180359.7 184399.2 1995-12-31 03:00:00
13: 192380 1996-02-01 184722.9 182652.4 186899.8 1996-01-30 13:30:00
14: 212110 1996-03-01 205020.1 203040.3 207171.9 1996-01-30 13:30:00
15: 211718 1996-04-01 214514.0 211942.6 217252.6 1996-03-31 13:30:00
16: 226936 1996-05-01 218845.2 216203.1 221506.5 1996-03-31 13:30:00
17: 217511 1996-06-01 218672.2 215823.9 221292.4 1996-05-31 13:30:00
18: 218111 1996-07-01 221156.1 218236.7 223862.0 1996-05-31 13:30:00
形成这种行为，我想说周围的工作并不理想，尤其是取决于您希望交叉验证在滚动月份方面的精确程度。如果您需要准确的截止点，您可以编写自己的函数并始终从起点预测一个月，收集这些结果并建立最终比较。我会比周围的工作更信任这种方法。
【讨论】：
initial = 365/12 * 12 * 3 - 你能解释一下吗？我绘制了你的方法，它有一些问题，但现在总比没有好。