タグ付けされた質問 「prophet」

Facebookの預言者について私が読んだのは、時系列を基本的にトレンドと季節性に分解することです。たとえば、加法モデルは次のように記述されます。 y(t)=g(t)+s(t)+h(t)+ety(t)=g(t)+s(t)+h(t)+et y(t) = g(t) + s(t) + h(t) + e_t と ttt時間を g(t)g(t)g(t)トレンド（線形またはロジスティック） s(t)s(t)s(t)季節性（毎日、毎週、毎年...） h(t)h(t)h(t)休日 etete_tエラー 私の質問は次のとおりです。単純な線形回帰でそれを行うことはできませんか？それらを比較すると、結果の点でどのような違いがありますか、そしてなぜですか？

11 regression  machine-learning  time-series  prophet