Algoritma Nabi

Nabiadalah model seri waktu struktural Bayesian lokal yang populer. Algoritma Amazon Forecast Prophet menggunakanKelas Nabidari pelaksanaan Python Nabi.

Cara Nabi Berfungsi

Nabi sangat berguna untuk dataset yang:

• Mengandung periode waktu yang lama (bulan atau tahun) pengamatan sejarah terperinci (per jam, harian, atau mingguan)

• Memiliki banyak musiman yang kuat

• Sertakan peristiwa penting yang diketahui sebelumnya, namun tidak teratur

• Memiliki titik data yang hilang atau outlier besar

• Memiliki tren pertumbuhan non-linier yang mendekati batas

Nabi adalah model regresi aditif dengan tren kurva pertumbuhan linear atau logistik piecewise. Ini termasuk komponen musiman tahunan yang dimodelkan menggunakan seri Fourier dan komponen musiman mingguan yang dimodelkan menggunakan variabel dummy.

Untuk informasi selengkapnya, lihatNabi: peramalan dalam skala.

Nabi Hyperparameters dan Seri Waktu Terkait

Amazon Forecast menggunakan Nabi defaulthiperparameter. Prophet juga mendukung rangkaian waktu terkait sebagai fitur, yang disediakan untuk Amazon Forecast dalam file CSV seri waktu terkait.