如何设置 Prophet 的 cross_validation() 函数？
How to set up the cross_validation() function from Prophet?
我正在使用 Prophet (Python) 来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，但并不完全相同。他们都是 运行 从 2016-01-01 到 2020-Jul-01。
我想使用前 3 年的数据交叉验证我的结果，我的预测目标是仅 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？
下面是我天真的尝试：
df_cv = cross_validation(mts, initial="1095 days", period='31 days', horizon = '15 days')
我不确定要在 'period' 和 'horizon' 参数中添加什么。
如 Prophet 文档中所述：
We specify the forecast horizon (horizon), and then optionally the size of the initial training period (initial) and the spacing between cutoff dates (period).
因此，对 cutoff 和 cutoff + horizon 之间的每个观察点进行预测。
因此，您可以指定 'period' 和 'horizon' 参数的任意组合，只要它们的总和等于您要预测的时间段（15 天）即可。
我正在使用 Prophet (Python) 来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，但并不完全相同。他们都是 运行 从 2016-01-01 到 2020-Jul-01。
我想使用前 3 年的数据交叉验证我的结果，我的预测目标是仅 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？
下面是我天真的尝试：
df_cv = cross_validation(mts, initial="1095 days", period='31 days', horizon = '15 days')
我不确定要在 'period' 和 'horizon' 参数中添加什么。
如 Prophet 文档中所述：
We specify the forecast horizon (horizon), and then optionally the size of the initial training period (initial) and the spacing between cutoff dates (period).
因此，对 cutoff 和 cutoff + horizon 之间的每个观察点进行预测。
因此，您可以指定 'period' 和 'horizon' 参数的任意组合，只要它们的总和等于您要预测的时间段（15 天）即可。