取り入れにくい要素です。そのため自動検知云々は諦め、Prophetでは分析者自身がイベントカレンダーのリストを作ってモデルに組み込めるように設計しています。この設計をProphetではどのような数式で表しているのかを見ていきます。いうように過去と未来全ての12月25日を含むことになります。該当するか否かを表すインディケーターとしてというベクトルを定義します。同様にパラメタ部分だけをベクトルに分離して表されています。下記のように正規分布が仮定されています。まとめ冒頭のProphetのモデル式を再掲すると下記のような、主に3つのコンポーネントからできていました。各要素は最終的に下記のように展開できました。...本当はこれら未知のパラメタの最適化について書かないとキリが悪いのですが、もう体力が記事のボリュームが限界なので簡単に述べます。諸々のパラメタを定義していく中で、記事中では下記の3つについてわざわざ確率分布を仮定していました。パラメタごとに分布を仮定しておくと状態空間モデルとして扱うことができます。実際にProphetではこのモデル式がStanで記述され、L-BFGS法などで最適化されているようです。最後に私自身が数学があまり得意でないのでかなり噛み砕いて書いてみました。どなたかの理解のとっかかりになれば幸いです。)の開発チームによるブログです。Groupの大木です。Developerをしている東口です。Groupのマネージャーをしている山田です。12/1から始まっ...Archiveスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。