Análisis de sensibibilidad en Prophet

Análisis de sensibilidad sobre en Prophet

Prophet se ha vuelto una popular herramienta para realizar predicciones sobre series de tiempo desde que Facebook anunció su liberación como código abierto en 2017. 

Destaca la versatilidad de su algoritmo para realizar predicciones con solo conocimientos básicos en estadística. Esto se logra manteniendo los parámetros de Prophet por defecto. 

Sin embargo, si tenemos información adicional acerca del proceso que intentamos predecir (por ejemplo, aumento de ventas desde cierta fecha por un contrato adicional con un cliente), podemos añadir esta información directamente en Prophet, lo cual aumentará el grado de exactitud de nuestro modelo. 

Uno de los parámetros (también llamados Hyperparameters) de Prophet es n_changepoints. Este parámetro indica cuantos cambios de tendencia están permitidos en el 80% inicial de los datos. Por defecto, este valor es 25. 

¿Qué pasa con el resultado final al colocar explícitamente distintos valores para  n_changepoints?. La respuesta va a depender del periodo histórico de datos que tengamos. No es lo mismo permitir 5 cambios de tendencia sobre 3 años que sobre 20. 

En el siguiente ejemplo consideraremos 4 años de historia a nivel mensual. El objetivo será comparar el resultado (predicción para los siguientes 2 años) considerando distintos valores para n_changepoints 

El script completo se encuentra en el siguiente link

Simplemente modificando la siguiente instrucción, podemos obtener distintos valores de forecast 

m = Prophet(n_changepoints=10) 

Podemos apreciar en el siguiente recuadro los distintos valores de forecast al modificar el parámetro n_changepoints entre 1 y 10 

En el siguiente gráfico, se puede apreciar dicha comparación para los valores 1, 3 , 10 y 25 de n_changepoints