18. Réglage des hyper
paramètres
Dans l'apprentissage automatique, les hyper paramètres
sont des paramètres qui sont définis avant l'entraînement
de l'algorithme et ces paramètres sont ajustés en fonction des
caractéristiques de l'ensemble de données. Le modèle
Prophet contient 16 hyper paramètres différents. Cependant,
seulement 4 d'entre eux sont recommandés pour régler selon la
documentation officiel de Facebook Prophet . Les hyper paramètres qu'il
est recommandé de régler sont répertoriés
ci-dessous.
a) Paramètre du point de changement de tendance.
Ce paramètre détermine la flexibilité de
la tendance et comment la tendance change aux points de changement de
tendance.
b) Paramètre de saisonnalité.
En plus de l'échelle précédente du point
de changement, ce paramètre détermine la flexibilité de
la saisonnalité. Des valeurs plus grandes permettent au modèle de
s'adapter à des fluctuations plus importantes.
c) Paramètre de vacances.
Ce paramètre spécifie la flexibilité des
effets de vacances et est similaire au paramètre de
saisonnalité
d) Paramètre du mode de saisonnalité.
Ce paramètre définit si la saisonnalité
est soit additive, soit multiplicatif. Par exemple, si la saisonnalité
croît le long de la tendance, le mode multiplicatif peut être
envisagé.
Il existe de nombreuses façons d'optimiser ces hyper
paramètres (tableau 10). Prophet a une méthode
intégrée pour le réglage des hyper paramètres
appeléevalidation croisée parallèle.
Tableau 10 : exemple de
réglage des hyper paramètres du modèle Facebook
prophet
|
Paramètres
|
point de changement de tendance
|
saisonnalité
|
mode de saisonnalité
|
|
Réglage 1
|
0.01
|
0.1
|
additif
|
|
Réglage 2
|
0.1
|
1
|
multiplicatif
|
| 
