시간을 통해 순차적으로 발생한 관측치의 집합
정상 시계열 : 평균과 표준편차가 일정하다는 조건 선행
비정상 시계열: 차분이나 log함수를 씌워 정상시계열로 변환해야함
일반적으로 rmse(평균 제곱근 오차)를 사용하여 예측평가함
→ yhat은 예측값, yi는 실제값
시간을 통해 순차적으로 발생한 관측치의 집합
정상 시계열 : 평균과 표준편차가 일정하다는 조건 선행
비정상 시계열: 차분이나 log함수를 씌워 정상시계열로 변환해야함
일반적으로 rmse(평균 제곱근 오차)를 사용하여 예측평가함
→ yhat은 예측값, yi는 실제값
페이스북에서 2017년 발표한 논문
논문 리뷰 ref :
시계열 데이터에서 한가지 인자를 예측
간단하고 사용이 용이하며 모델 파라미터를 변경하기 쉽다
prophet의 모델은 위 식을 따름. 트렌드(growth), 계절성(seasonality), 휴일(holidays) 의 3가지 구성요소를 결합하여 나타냄
g(t) : 비주기적 변화를 반영하는 추세함수
s(t) : 주기적인 변화(주간, 연간)을 반영
h(t) : 휴일의 영향력을 반영
E : error term accounts for any unusual changes not acconnodated by the model