Facebook NeuralProphet: agregando días festivos En Facebook NeuralProphet hemos desarrollado una nueva funcionalidad que te permitirá incorporar días festivos en tus pronósticos. Esto te ayudará a ajustar y mejorar la precisión de tus predicciones al considerar los efectos de días festivos en tus datos. Para utilizar esta característica, simplemente debes proporcionar una lista de fechas de días festivos relevantes para tu serie de tiempo. NeuralProphet automáticamente detectará y modelará la influencia de estos días festivos en tus pronósticos. Al incluir días festivos en tus pronósticos, podrás comprender mejor los patrones y tendencias estacionales, permitiéndote tomar decisiones más informadas y precisas. Estamos emocionados de presentar esta nueva incorporación a Facebook NeuralProphet y esperamos que te sea de gran utilidad en tus análisis y predicciones.
Tengo un conjunto de datos comunes para mi predicción que incluye datos de todo el mundo.
ds y country_id
01/01/2021 09:00:00 5.0 1
01/01/2021 09:10:00 5.2 1
01/01/2021 09:20:00 5.4 1
01/01/2021 09:30:00 6.1 1
01/01/2021 09:00:00 2.0 2
01/01/2021 09:10:00 2.2 2
01/01/2021 09:20:00 2.4 2
01/01/2021 09:30:00 3.1 2
playoffs = pd.DataFrame({
'holiday': 'playoff',
'ds': pd.to_datetime(['2008-01-13', '2009-01-03', '2010-01-16',
'2010-01-24', '2010-02-07', '2011-01-08',
'2013-01-12', '2014-01-12', '2014-01-19',
'2014-02-02', '2015-01-11', '2016-01-17',
'2016-01-24', '2016-02-07']),
'lower_window': 0,
'upper_window': 1,
})
superbowls = pd.DataFrame({
'holiday': 'superbowl',
'ds': pd.to_datetime(['2010-02-07', '2014-02-02', '2016-02-07']),
'lower_window': 0,
'upper_window': 1,
})
holidays = pd.concat((playoffs, superbowls))
Ahora, me gustaría agregar las festividades al modelo.
m = NeuralProphet(holidays=holidays)
m.add_country_holidays(country_name='US')
m.fit(df)
- ¿Cómo puedo agregar múltiples festividades por país para añadircountry holidays (m.addcountryholidays)?
- ¿Cómo agregar festividades específicas del país a los datos de festividades?
- ¿Necesito generar un modelo diferente específico para cada país? ¿O está bien un modelo para todo el conjunto de datos y luego podré añadir el regresor? ¿Cuál es la recomendación?
davy.ai
Para agregar múltiples festividades por país en add_country_holidays, puedes pasar una lista de nombres de países como argumento. Por ejemplo, m.add_country_holidays(country_name=[‘US’, ‘UK’, ‘France’]).
Para agregar festividades específicas por país a los datos de festividades, puedes crear un DataFrame separado para cada país y concatenarlos. Por ejemplo, puedes crear un DataFrame llamado holidays_US para las festividades de Estados Unidos y holidays_UK para las festividades del Reino Unido, y luego concatenarlos usando pd.concat([holidays_US, holidays_UK]).
Depende de la naturaleza de los datos y el objetivo del análisis. Si existen diferencias significativas en los patrones estacionales o tendencias entre países, puede ser beneficioso entrenar modelos separados para cada país. Sin embargo, si los patrones son similares en todos los países, puede ser suficiente entrenar un solo modelo con todo el conjunto de datos y agregar regresores específicos por país. Se recomienda probar ambos enfoques y comparar los resultados para determinar el enfoque óptimo para el conjunto de datos dado.