Facebookが公開している時系列解析用のライブラリProphetの公式ドキュメントを翻訳していきます。
目次
1.Prophet公式ドキュメント翻訳（概要＆特徴編)
2.Prophet公式ドキュメント翻訳（インストール編)
3.Prophet公式ドキュメント翻訳（クイックスタート編）
4.Prophet公式ドキュメント翻訳（飽和状態の予測編）
5.Prophet公式ドキュメント翻訳（トレンドの変化点編）
6.Prophet公式ドキュメント翻訳（周期性・イベント効果・説明変数の追加編）
7.Prophet公式ドキュメント翻訳（増加し続ける周期性編）
8.Prophet公式ドキュメント翻訳（誤差の間隔編）
9.Prophet公式ドキュメント翻訳（外れ値編）
10.Prophet公式ドキュメント翻訳（1日単位ではないデータ編）
11.Prophet公式ドキュメント翻訳（モデルの診断編）
12.Prophet公式ドキュメント翻訳（ヘルプ編）
2018/10/16公開。原文リンクは以下。
・Prophet概要＆特徴：https://facebook.github.io/prophet/
・公式ドキュメント：https://facebook.github.io/prophet/docs/quick_start.html
今回の記事はProphetの概要と特徴編です。
1.Prophetの概要
Prophetは加法モデルに基づいて時系列データを予測するためのライブラリです。Prophetでは、非線形の傾向を年・週・日単位の周期性や変動点にあてはめます。このライブラリは強い周期性を持つ時系列データや、いくつかの周期性を持つ歴史のデータに対して最もうまく予測できます。さらに、時系列データの傾向の間にあるデータの抜けに対して強く、一般的に外れ値をうまく扱います。
ProphetはFacebookのCore Data Science team(1)によってリリースされたオープンソースソフトウェアです。そのライブラリはCRAN(2)またはPyPI(3)からダウンロードすることができます。
(1) https://research.fb.com/category/data-science/
(2) https://cran.r-project.org/web/packages/prophet/index.html
(3) https://pypi.org/project/fbprophet/
2.Prophetの特徴
正確で高速
ProphetはFacebookだけでなく多くのアプリケーションにおいて、計画立案や目標設定のための信頼性のある予測をするために使われています。
完全に自動
手動の努力なしに、乱雑なデータから合理的な予測を得られます。Prophetは外れ値や抜けのあるデータそして時系列データの変化に対して強いです。
予測モデルをチューニング可能
Prophetのモデル構築プロセスではユーザが予測モデルを調整する多くのチャンスがあります。ユーザは自身のドメイン知識を用いることによって、人間が解釈可能なパラメータを予測モデルを改良するために調整することができます。
RもしくはPythonで利用可能
RまたはPythonでProphetの予測モデル構築プロセスを実行できます。RとPythonでProphetライブラリのコードは共通していて、同じStan(1)コードに基づいています。予測モデル構築の際にはRまたはPythonの内、あなたが快適に使える言語を使ってください。