Prophet文档中文翻译--outliers

%matplotlib inline
from fbprophet import Prophet
import pandas as pd
import logging
logging.getLogger('fbprophet').setLevel(logging.ERROR)
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

异常值有两种主要方式可以影响Prophet的预测。在这里，我们对以前记录的维基百科的R页面的访问进行预测，但是有一块坏数据：

df = pd.read_csv('examples/example_wp_log_R_outliers1.csv')
m = Prophet()
m.fit(df)
future = m.make_future_dataframe(periods=1096)
forecast = m.predict(future)
fig = m.plot(forecast)

趋势预测看似合理，但不确定性区间似乎过于宽泛。Prophet能够处理历史中的异常值，但只能通过趋势变化来拟合它们。然后，不确定性模型预测未来趋势变化有相似的幅度。
处理异常值的最佳方法是删除它们 – Prophet对丢失数据没有任何问题。如果您在历史记录中将其值设置为NA但在将来保留日期，那么Prophet将为您提供预测的值。

df.loc[(df['ds'] > '2010-01-01') & (df['ds'] < '2011-01-01'), 'y'] = None
model = Prophet().fit(df)
fig = model.plot(model.predict(future))

在上面的例子中，异常值弄乱了不确定性估计，但没有影响主要预测yhat。情况并非总是如此，例如在此示例中添加了异常值：

df = pd.read_csv('examples/example_wp_log_R_outliers2.csv')
m = Prophet()
m.fit(df)
future = m.make_future_dataframe(periods=1096)
forecast = m.predict(future)
fig = m.plot(forecast)

在这里，2015年6月的一组极端异常值扰乱了季节性估计，因此它们的影响永远地回荡到未来。正确的做法是删除它们：

df.loc[(df['ds'] > '2015-06-01') & (df['ds'] < '2015-06-30'), 'y'] = None
m = Prophet().fit(df)
fig = m.plot(m.predict(future))

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