論文の概要: Going NUTS with ADVI: Exploring various Bayesian Inference techniques with Facebook Prophet

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.20120v1
• Date: Tue, 27 Jan 2026 23:27:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-29 15:46:06.69804
• Title: Going NUTS with ADVI: Exploring various Bayesian Inference techniques with Facebook Prophet
• Title（参考訳）: ADVIによるNUTSの活用 - Facebook Prophetによるベイズ推論テクニックの探索
• Authors: Jovan Krajevski, Biljana Tojtovska Ribarski,
• Abstract要約: 我々は、PyMCに基づく実装を提案し、異なるベイズ推論手法の実装について詳細に分析する。 時系列予測問題に対して,完全なMCMC手法,MAP推定,変分推論手法を検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Since its introduction, Facebook Prophet has attracted positive attention from both classical statisticians and the Bayesian statistics community. The model provides two built-in inference methods: maximum a posteriori estimation using the L-BFGS-B algorithm, and Markov Chain Monte Carlo (MCMC) sampling via the No-U-Turn Sampler (NUTS). While exploring various time-series forecasting problems using Bayesian inference with Prophet, we encountered limitations stemming from the inability to apply alternative inference techniques beyond those provided by default. Additionally, the fluent API design of Facebook Prophet proved insufficiently flexible for implementing our custom modeling ideas. To address these shortcomings, we developed a complete reimplementation of the Prophet model in PyMC, which enables us to extend the base model and evaluate and compare multiple Bayesian inference methods. In this paper, we present our PyMC-based implementation and analyze in detail the implementation of different Bayesian inference techniques. We consider full MCMC techniques, MAP estimation and Variational inference techniques on a time-series forecasting problem. We discuss in details the sampling approach, convergence diagnostics, forecasting metrics as well as their computational efficiency and detect possible issues which will be addressed in our future work.
• Abstract（参考訳）: 導入以来、Facebook Prophetは古典統計学者とベイズ統計コミュニティから肯定的な注目を集めてきた。 このモデルでは、L-BFGS-Bアルゴリズムを用いた後方推定の最大化と、No-U-Turn Sampler (NUTS)によるマルコフ・チェイン・モンテカルロ(MCMC)サンプリングの2つの手法が組み込まれている。 預言者によるベイズ的推論を用いた様々な時系列予測問題を探りながら、我々は、デフォルトによって提供されるものを超える代替推論技術を適用することができないことに起因する制限に遭遇した。 さらに、Facebook Prophetの流動的なAPI設計は、私たちのカスタムモデリングアイデアを実装する上で十分な柔軟性があることが分かりました。 これらの欠点に対処するため、我々はPyMCでProphetモデルを完全に再実装し、ベースモデルを拡張し、複数のベイズ推論手法を評価し比較することができるようにした。 本稿では,PyMCに基づく実装について述べるとともに,ベイズ推論手法の多種多様な実装について詳細に分析する。 時系列予測問題に対して,完全なMCMC手法,MAP推定,変分推論手法を検討する。 本稿では, サンプリング手法, 収束診断, メトリクスの予測, 計算効率を詳細に検討し, 今後の課題に対処する。

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