试图了解FB先知交叉验证

问题描述

我有一个月销售量为84（从2013年1月1日到2019年12月）的数据集-仅几个月，而不是几天。

Month 01 | Sale 1

Month 02 | Sale 2

Month 03 | Sale 3

....     |   ...

Month 84 | Sale 84

通过可视化，看起来该模型非常适合...但是我需要对其进行检查...。

所以我了解到cross val不支持Months，所以我所做的就是转换为使用w / days（尽管我的原始df中没有日期信息）...

我想用前五年（60个月）尝试我的模型，而剩下的2年（24个月）去看看模型的预测效果如何。

所以我做了类似的事情：

cv_results = cross_validation( model = prophet,initial='1825 days',period='30 days',horizon = '60 days')

这有意义吗？

我没有得到截止日期和预测期的概念

解决方法

我也为此苦了一段时间。但是这是它的工作方式。最初的模型将在前1,825天的数据中进行训练。它将预测未来60天的数据（因为地平线设置为60）。然后，模型将在初始期间+期间（在这种情况下为1,825 + 30天）进行训练，并预测接下来的60天。它将继续这样，将训练数据再增加30天，然后预测接下来的60天，直到不再有足够的数据来执行此操作。

总而言之，周期是在每次交叉验证迭代中向训练数据集中添加多少数据，而地平线是它将预测多远。