Facebook支持python的開源預測工具Prophet

Facebook 宣佈開源一款基於 Python 和 R 語言的數據預測工具――「Prophet」，即「先知」。取名卻是很是直白。

Facebook 表示，Prophet 相比現有預測工具更加人性化，而且可貴地提供 Python 支持。另外，它生成的預測結果足以和專業數據分析師媲美。

在建模階段，當前可用的 Python 工具包寥寥無幾。最廣爲人知的 「 forecast」 ，谷歌開發的 CausalImpact， 以及推特的 AnomalyDetection，均是基於 R 語言。很顯然，Facebook 想要改變這一點。

從 Facebook 官方聲明來看，推出 Prophet，是但願用它來替代 forecast，成爲最受歡迎的預測工具。相對於後者，Facebook 表示 Prophet 有兩大優勢：

開發合理、準確的預測模型更加直接。

Prophet 包含許多預測技術，好比 ARIMA 和 exponential smoothing。每一項工具都有它的長處、短處和調節參數。Facebook 表示，選擇不恰當的模型或參數會形成讓人難以滿意的結果；而即使是有經驗的數據分析師在選擇模型、參數上也常常遇到困難。言下之意是，Prophet 將着重改善這方面的體驗，讓模型、參數的選擇更直觀。

用 Prophet 作出的預測，可以以對普通人更加直觀的方式進行定製。

Prophet 有針對週期性的平滑參數（smoothing parameters for seasonality），容許開發者調整與歷史週期的匹配程度。它還有針對趨勢的平滑參數，可以調整對歷史趨勢變化的緊跟程度。對於增加曲線 （growth curves），開發者能人工設置上限，即 capacities，把關於「該預測如何增加（或降低）」的先驗信息注入進去。最後，開發者還能設置不規則日期，來對超級碗、感恩節、黑色星期五之類的 特殊日子進行建模。

組成部分

在它的核心，Prophet 是一個可加回歸模型（additive regression model），它有四個組成部分：

一個分段的線性或邏輯增加曲線趨勢。Prophet 經過提取數據中的轉變點，自動檢測趨勢變化。

一個按年的週期組件，使用傅里葉級數（Fourier series）建模而成。

一個按周的週期組件，使用虛擬變量（dummy variables）。

用戶設置的重要節日表。