FB Prophetを使用して多変量多段階予測を行うことは可能ですか？
多変量（100以上の変数）のマルチステップ（t1からt30）の予測問題に取り組んでいます。時系列の頻度は1分ごとです。この問題では、100以上の変数の1つをターゲットとして予測する必要があります。 FB ProphetのPython APIを使用してそれを実行できるかどうかを知りたいと思っています。ターゲット変数と日時変数のみを使用して、単変量の方法でそれを行うことができました。ヘルプと質問にさらに入力や明快さが必要な場合はお知らせください。
これは遅いかもしれませんが、2019年にこれを読んでいる場合は、LSTM、Kerasを使用して多変量時系列を実装できます。
複数の従属変数の予測を行うには、ベクトル自動回帰を使用してその時系列を実装する必要があります。
VARモデルでは、各変数はそれ自体の過去の値と他のすべての変数の過去の値の線形関数です。
vARの詳細については、 https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/09/multivariate-time-series-guide-forecasting-modeling-python-codes/ にアクセスしてください