Tối ưu hóa mô hình dự báo với Facebook Prophet – Những mẹo hữu ích

Facebook Prophet là một công cụ hữu hiệu dành cho dự báo chuỗi thời gian, được phát triển bởi Facebook để giúp các nhà phân tích dữ liệu, doanh nghiệp và tổ chức dự đoán xu hướng trong tương lai một cách chính xác và linh hoạt. Prophet đặc biệt hữu ích khi xử lý dữ liệu có tính mùa vụ và xu hướng rõ ràng.

Tuy nhiên, để đạt được kết quả dự báo chính xác nhất, người dùng cần tối ưu hóa mô hình một cách hợp lý. Bài viết này sẽ cung cấp những mẹo hữu ích giúp bạn cải thiện độ chính xác của dự báo và tận dụng tối đa Prophet.

1. Hiểu rõ dữ liệu đầu vào

Trước khi áp dụng Prophet, việc phân tích và “làm sạch” dữ liệu đầu vào là vô cùng quan trọng. Chất lượng dữ liệu đầu vào quyết định trực tiếp đến độ chính xác của mô hình.

1.1 Xử lý dữ liệu nhiễu và bị thiếu

• Kiểm tra và loại bỏ dữ liệu bị lỗi hoặc thiếu.
• Điền giá trị thiếu bằng các phương pháp thống kê phù hợp như trung bình, trung vị hoặc dự đoán.
• Xác định và loại bỏ các giá trị ngoại lệ ảnh hưởng đến xu hướng chung.

1.2 Chuẩn hóa định dạng thời gian

• Prophet yêu cầu dữ liệu theo định dạng DateTime, do đó cần đảm bảo cột thời gian có định dạng chính xác.
• Nếu dữ liệu có múi giờ khác nhau, cần chuyển đổi về múi giờ thống nhất.

1.3 Nhận diện yếu tố mùa vụ và xu hướng

Dữ liệu có thể chứa các yếu tố mùa vụ theo ngày, tuần, tháng hoặc năm. Cần phân tích xu hướng dài hạn để xác định các biến động bất thường.

Ngoài ra, việc vẽ biểu đồ dữ liệu gốc trước khi đưa vào Prophet có thể giúp bạn phát hiện các xu hướng quan trọng và đưa ra quyết định xử lý dữ liệu hợp lý hơn.

2. Điều chỉnh tham số mô hình

Prophet cung cấp nhiều tham số có thể tinh chỉnh giúp nâng cao độ chính xác của dự báo.

2.1 Điều chỉnh tham số Changepoint

– Changepoint_prior_scale: Kiểm soát độ nhạy của mô hình đối với sự thay đổi xu hướng. Giá trị mặc định là 0.05, có thể điều chỉnh lên hoặc xuống tùy thuộc vào dữ liệu.

– Changepoint_range: Xác định phạm vi phần trăm dữ liệu đầu vào được sử dụng để phát hiện điểm thay đổi xu hướng.

2.2 Chọn chế độ mùa vụ

– Seasonality_mode: Prophet hỗ trợ hai chế độ “additive” (cộng) và “multiplicative” (nhân). Chế độ nhân phù hợp với dữ liệu có biến động mạnh theo mùa.

– Add_seasonality(): Tùy chỉnh tần suất mùa vụ bằng cách thêm các yếu tố mùa vụ cụ thể.

2.3 Điều chỉnh khoảng thời gian dự báo

– Horizon: Xác định khoảng thời gian dự báo hợp lý để tránh quá tải dữ liệu.

– Interval_width: Xác định khoảng tin cậy cho dự báo, giúp phản ánh mức độ không chắc chắn của mô hình.

Nếu dữ liệu có các chu kỳ phức tạp, bạn có thể sử dụng phương pháp Bayesian Optimization để tìm ra tham số tối ưu tự động thay vì thử nghiệm thủ công.

3. Thêm các biến bổ sung (Regressor)

Nếu dữ liệu có các yếu tố bên ngoài ảnh hưởng đến xu hướng, có thể thêm biến bổ sung để tăng độ chính xác.

3.1 Khi nào nên thêm Regressor?

– Khi có dữ liệu bổ sung ảnh hưởng trực tiếp đến xu hướng, chẳng hạn như giá cả thị trường, thời tiết, hoặc sự kiện đặc biệt.

– Khi mô hình mặc định của Prophet chưa đủ để giải thích sự biến động của dữ liệu.

3.2 Cách thêm biến bổ sung vào mô hình Prophet

– Dùng phương thức add_regressor() để bổ sung biến số.

– Đảm bảo các biến số này được chuẩn hóa và có ý nghĩa trong bối cảnh dự báo.

Ngoài ra, có thể sử dụng Machine Learning kết hợp với Prophet để xử lý các dữ liệu phi tuyến tính không thể giải thích chỉ bằng mô hình Prophet đơn thuần.

4. Xử lý ngoại lệ và sự kiện đặc biệt

Facebook Prophet cho phép người dùng chỉ định các sự kiện đặc biệt để mô hình không bị ảnh hưởng bởi dữ liệu đột biến.

4.1 Xác định và đánh dấu điểm ngoại lệ

– Tìm kiếm các điểm dữ liệu bất thường gây ảnh hưởng đến xu hướng.

– Có thể loại bỏ hoặc hiệu chỉnh những điểm dữ liệu này trước khi đưa vào Prophet.

4.2 Thêm sự kiện đặc biệt

– Dùng phương thức Add_seasonality() để bổ sung các yếu tố như kỳ nghỉ, lễ hội, hoặc sự kiện kinh tế quan trọng.

– Điều này giúp Prophet hiểu rõ hơn về các yếu tố tác động lên dữ liệu.

Nếu dữ liệu có biến động mạnh trong những khoảng thời gian nhất định, bạn có thể cân nhắc sử dụng phương pháp mô hình hỗn hợp (hybrid model) để kết hợp Prophet với các mô hình khác như ARIMA hoặc LSTM.

5. Đánh giá và tinh chỉnh mô hình

Sau khi chạy dự báo, cần đánh giá chất lượng mô hình để có điều chỉnh phù hợp.

5.1 Sử dụng các chỉ số đo lường sai số

• MSE (Mean Squared Error): Đo lường sai số trung bình bình phương.

• MAPE (Mean Absolute Percentage Error): Đánh giá độ lệch trung bình phần trăm giữa dự báo và thực tế.

• RMSE (Root Mean Square Error): Đo lường độ sai số trung bình theo đơn vị gốc của dữ liệu.

5.2 Chạy backtesting để kiểm tra độ chính xác

• Chia nhỏ tập dữ liệu thành tập huấn luyện và tập kiểm tra.
• Kiểm tra kết quả dự báo trên dữ liệu quá khứ để đánh giá mức độ chính xác.

5.3 Tinh chỉnh tham số mô hình

• Thử nghiệm nhiều cấu hình tham số khác nhau để tìm ra thiết lập tối ưu nhất.
• So sánh các kết quả dự báo với dữ liệu thực tế để điều chỉnh mô hình hợp lý.

Ngoài ra, có thể sử dụng Cross-validation để đánh giá mô hình trên các tập dữ liệu khác nhau, đảm bảo độ tin cậy cao hơn.

6. Kết luận

Việc tối ưu hóa Facebook Prophet không chỉ giúp cải thiện độ chính xác mà còn giúp mô hình phù hợp hơn với thực tế. Bằng cách hiểu rõ dữ liệu, điều chỉnh tham số hợp lý, thêm các yếu tố bổ sung và đánh giá mô hình chặt chẽ, bạn có thể tận dụng tối đa tiềm năng của thuật toán này trong dự báo chuỗi thời gian.

Hãy thử áp dụng những kỹ thuật này vào mô hình Prophet của bạn để đạt được dự báo chính xác hơn. 

Vân Anh

Tin liên quan

• Khởi đầu theo đuổi Machine Learning với khóa học online
• Sinh viên khoa Toán học Machine Learning có những thuận lợi gì
• Lời khuyên chuyên gia giúp chinh phục khóa học Machine Learning FUNiX