使用fable/fable.prophet的FB Prophet分层模型调和预测无置信区间咨询

这既不是数据问题，也不是代码错误，而是fable框架当前的设计限制——不管用Prophet还是神经网络模型，分层调和操作都会丢失置信区间信息。

原因说明 #

fable中的reconcile()函数（包括min_trace、top_down、bottom_up这些调和方法）目前仅针对点预测值进行层级一致性调整，没有实现对预测分布或置信区间的调和逻辑。原始模型（比如你用的Prophet）本身能输出个体序列的置信区间，但经过调和步骤后，框架不会把这些不确定性信息整合到最终结果里，所以调和后的预测只会保留单一的点估计值。

临时解决方案 #

如果需要得到调和后的置信区间，目前可以手动通过bootstrap方法实现：

• 用原始模型生成大量（比如1000次）的样本预测值（而非仅点估计和置信区间）
• 对每一组样本预测值执行分层调和操作
• 从调和后的所有样本中，按分位数计算得到置信区间

你的代码示例 #

Data %>%
model(prophet = prophet(Variable ~ season(period = 12, type = "additive"))) %>% 
reconcile(min_trace(prophet),top_down(prophet), bottom_up(prophet)) %>%
forecast(h = 12)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Eric