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Prophet包含时间序列交叉验证功能，以测量使用历史数据的预测误差。
这是通过在历史记录中选择cutoff points来完成的，每一次都选择cutoff points之前所有的历史数据进行拟合，用cutoff points之后周期为horizon的数据进行拟合。
第一个cutoff points设置为initial的位置，之后每次移动的周期为period。
这张图展示了对Peyton Manning数据集的模拟历史预测，initial = 5年，horizon = 1年。
几个重要概念：
cutoff points：用于拟合的历史数据与预测数据的分界点；有几个 cutoff points 就有几次拟合。
horizon：用于预测的数据时间周期。
initial：第一个 cutoff point 的初始位置。
period：每次 cutoff point 的移动周期。
模型输入参数：
horizon：必传参数。格式：string with pd.Timedelta compatible style, e.g., ‘5 days’, ‘3 hours’, ‘10 seconds’。
initial：非必传。格式同 horizon。若未传参，默认为 3 * horizon
period：非必传。格式同 horizon。若未传参，默认为 0.5 * horizon
（待更新）