我每分钟都有CPU指标。由于某些批处理，两个不同时间的每个数据都有一个峰值负载。我正在尝试利用Facebook的先知进行预测。我试图通过添加2个额外的二进制回归器来解决这个问题。我尝试将Prophet模型拟合为火车数据的最后5个月而不是火车数据的最后一个月。对该预测进行了价值1周的数据检验。
过去5个月的数据的2个额外二进制回归器的工作效果比测试数据集中的过去1个月的数据要好。如您所见，与过去1个月的数据相比，在对过去5个月的数据进行训练时，预测无法有效捕获峰值。有关如何解决此问题的任何帮助。
model = Prophet(changepoint_range=1.00)
train["floor"] = 0
train["cap"] = 100
model.add_regressor('reg_1', prior_scale = 0.9)
model.add_regressor('reg_2', prior_scale = 0.9)
model.fit(train)
这是最近5个月的培训数据的样子。 （我很抱歉，但是我无法在此处直接链接图片）
这是过去1个月的培训数据的样子。
