R语言中的prophet预测时间序列数据模型

本文 将针对R进行的几次建模练习的结果，以魁北克数据为依据，分为13年的训练和1年的测试。prophet与基本线性模型（lm），一般加性模型（gam）和随机森林（randomForest）进行了比较。

最近我们被客户要求撰写关于预测时间序列的研究报告，包括一些图形和统计输出。

首先，设置一些选项，加载一些库，并更改工作目录。

读取魁北克的出生文件，建立一个data.table 。创建培训和测试data.tables-使用前13年的每日数据进行培训，并使用第14年进行测试。

定义两个小函数来计算 均方根误差（rmse）和平均绝对百分比误差（mape），以评估预测模型的性能。越低越好。

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