Forecasting Time Series Data with Prophet: Build, improve, and optimize time series forecasting models using Meta's advanced forecasting tool, 2nd Edition
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2023
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: Books Puddle, Woodside, NY, Estados Unidos de AmericaBooks Puddle
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- Título
- Forecasting Time Series Data with Prophet: Build, improve, and optimize time series forecasting models using Meta's advanced forecasting tool, 2nd Edition
- Autor
- Greg Rafferty
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2023
- Estado
- New
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa blanda
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1837630410
- ISBN 13
- 9781837630417
- Edición
- 2ª Edición
Create and improve high-quality automated forecasts for time series data that have strong seasonal effects, holidays, and additional regressors using Python
Key Features
- Learn Prophet, the open-source forecasting tool developed at Facebook, to improve your forecasts
- Build a forecast and run diagnostics to understand forecast quality
- Fine-tune models to achieve high performance, and report that performance with concrete statistics
Book Description
Prophet enables Python and R developers to build scalable time series forecasts. This book will help you to implement Prophet’s cutting-edge forecasting techniques to model future data with higher accuracy and with very few lines of code.
You will begin by exploring the evolution of time series forecasting, from the basic early models to the advanced models of the present day. The book will demonstrate how to install and set up Prophet on your machine and build your fi rst model with only a few lines of code. You'll then cover advanced features such as visualizing your forecasts, adding holidays, seasonality, and trend changepoints, handling outliers, and more, along with understanding why and how to modify each of the default parameters. Later chapters will show you how to optimize more complicated models with hyperparameter tuning and by adding additional regressors to the model. Finally, you'll learn how to run diagnostics to evaluate the performance of your models and see some useful features when running Prophet in production environments.
By the end of this Prophet book, you will be able to take a raw time series dataset and build advanced and accurate forecast models with concise, understandable, and repeatable code.
What you will learn
- Gain an understanding of time series forecasting, including its history, development, and uses
- Understand how to install Prophet and its dependenciesBuild practical forecasting models from real datasets using Python
- Understand the Fourier series and learn how it models seasonality
- Decide when to use additive and when to use multiplicative seasonality
- Discover how to identify and deal with outliers in time series data
- Run diagnostics to evaluate and compare the performance of your models
Who This Book Is For
This book is for business managers, data scientists, data analysts, machine learning engineers, or software engineers who want to build time-series forecasts in Python or R
Table of Contents
- History and development of time-series forecasting
- Getting Started with Prophet
- How Prophet works
- Non-Daily data
- Seasonality
- Holidays
- Growth Modes
- Trend changepoints
- Additional regressors
- Outliers and accounting for special events
- Uncertainty intervals
- Cross validation
- Performance metrics
- Productionalizing Prophet
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Deberá devolver los bienes o entregarlos a Books Puddle, Woodside, New York, U.S.A., sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
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