NeuralProphet 0.2 : ノートブック : 変化するトレンドへの適合 / トレンドの調整 (翻訳/解説)

【NeuralProphet 0.2 : 変化するトレンドへの適合 / トレンドの調整】
今回は「変化するトレンドへの適合 / トレンドの調整」 です。変化するトレンドにどのように適合させるかを示すための例として Peyton Manning の Wikipedia ページのログ daily ページビューの時系列を使用します。デフォルト値はこの例ではかなり上手く機能しますが、5 変更点のデフォルトはトレンドの実際の変化がポイント間の領域にたまたま収まる場合には十分ではないかもしれません。

NeuralProphet は Facebook Prophet と AR-Net にインスパイアされて PyTorch 上に構築された、時系列モデル・ベースのニューラルネットワークです。AR-Net を通した自己相関モデリング、自動変化点検知を持つ区分的線形トレンド、年次/月次/週次のような期間のフーリエ項季節性などの特徴を持ちます。幾つかドキュメントを翻訳しています。
NeuralProphet には Jupyter ノートブックによるサンプルが幾つか用意されています。 [詳細]