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時系列データの変化点抽出について(Prophet)

mrk_5200

総合スコア17

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2018/05/28 08:42

Facebook が作った時系列予測パッケージProphetで時系列データから異常な変化点を抽出したいです。

扱うデータとしてはある観測地点の1990年~2018年の冬季(1月~12月)の4ヶ月間の毎日の降水量を抽出してそれを時系列に並べたもので、3396行2列のデータフレームです。これをプロットすると以下のようになります。
イメージ説明
そして以下のサイトを参考にし、Prophetを用いて25個の変化点を抽出できました。
リンク内容
109 1991-03-20
217 1992-03-06
326 1993-02-22
435 1994-02-10
543 1995-01-28
652 1996-01-16
.
.
.
2281 2009-03-09
2390 2010-02-25
2499 2011-02-13
2607 2012-01-31
2716 2013-01-18
しかし変化点の位置を赤点線として、変化点をグラフと一緒にプロットしてみると、2013年度以降は変化点が全く見られないという違和感のある結果になってしまいました。
調べてみると、Prophetはモデルを構築する際に、データの前半80%の部分に変化点候補を作成しているそうです。
そこで、データ全体から変化点を抽出することは可能なのかどうかが知りたいです。
!イメージ説明説明](953c4bbe659e1a847fc37d7140cd372f.png)明](5b2c4ca342cff095763d760f0c092a40.png)

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回答1

0

古い記事でもう回答不要なのかも知れませんがクリップが2あり有用かもしれないので念の為

時系列解析ライブラリProphet 公式ドキュメント翻訳5(トレンドの変化点 編
公式ドキュメントの翻訳にありますが

これは時系列データ全体を使うことによって過学習が発生することを防ぐためです。この80%というデフォルトの値は多くのケースでうまくいきますが、すべてのケースには当てはまりません。changepoint_rangeという引数を使うことでこの値を変更することができます。例えば、Pythonではm = Prophet(changepoint_range=0.9)、Rではm <- prophet(changepoint.range = 0.9)というコードで、時系列データの前から90%のデータを用いて、潜在的な変化点を推測することができます。

となっています。

投稿2020/08/08 06:27

aokikenichi

総合スコア2210

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