如何将FbProphet预测得到的对数yhat值转换为原始数值？

Hey there! 我之前用Prophet做预测时也碰到过一模一样的对数转换后还原的困惑，这就给你讲清楚怎么操作～

核心原理 #

你之前用df['y'] = np.log(df['y'])把原始数据做了自然对数转换，那要还原预测值，只需要用自然指数函数（也就是对数的逆运算）就行，逻辑很简单：

原始数值 = exp(对数数值)

具体代码实现 #

假设你的预测结果存在名为forecast的DataFrame里，其中yhat是对数形式的预测值，直接用numpy.exp()就能转换回常规数值：

import numpy as np

# 把对数预测值yhat转换为原始尺度的数值
forecast['yhat_actual'] = np.exp(forecast['yhat'])

# 如果需要还原置信区间的上下限，也可以用同样的方法
forecast['yhat_lower_actual'] = np.exp(forecast['yhat_lower'])
forecast['yhat_upper_actual'] = np.exp(forecast['yhat_upper'])

做完这一步，你就可以用yhat_actual和实际的n_tickets直接做对比分析啦～

小提醒 #

• 如果你的yhat出现了负数，转换后会得到小于1的正数，但如果原始业务数据（比如票务数量n_tickets）都是正整数的话，这种情况可能意味着模型预测有问题，建议检查原始数据的完整性或者模型参数设置。
• 转换后的数据尺度和原始n_tickets完全一致，不管是计算误差（比如MAE、RMSE）还是可视化对比，都可以直接用还原后的数值来做。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user9471916