Можно ли сделать многомерное многошаговое прогнозирование с помощью FB Prophet?

Question

Я работаю над проблемой многомерного (более 100 переменных) многошагового прогнозирования (от t1 до t30), когда частота временных рядов равна 1 минуте.Проблема требует прогнозирования одной из 100+ переменных в качестве цели.Мне интересно узнать, возможно ли это сделать с помощью Python API FB Prophet.Я смог сделать это одномерным способом, используя только целевую переменную и переменную datetime.Любая помощь и направление приветствуется.Пожалуйста, дайте мне знать, если потребуется дополнительная информация или ясность по этому вопросу.

Answer 1

Чтобы выполнить прогнозирование для нескольких зависимых переменных, вам необходимо реализовать этот временной ряд с использованием векторной авторегрессии.

В модели VAR каждая переменная является линейной функцией прошлых значений ее самого и прошлых значений всех других переменных.

для получения дополнительной информации о VAR см. https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/09/multivariate-time-series-guide-forecasting-modeling-python-codes/