陜西
系列簡介
這是我們一系列原創技術貼，從易到難，每天學習一點。所有內容均為疾控數據分析、科研論文相關，或者說很多和現在的熱門監測預警相關，所以我們這個系列就叫“監測預警基礎”。
今天是第35節，我們今天講一下Prophet模型的具體步驟。
如有不當之處，歡迎留言討論。
我們用模擬的手足口病真實監測數據走一遍完整流程，
數據為 2024-2025 年周病例數，目的是預測 2026 年前 20周每周病例數。
該模型需要借助R來運行，關于R我們之前沒有單獨講過，一個直接原因就是沒必要，高水平咱達不到，但是會用AI寫代碼然后復制粘貼是現在大家都會的，這就夠了。
后續如果有需要，帶著大家一起學習新一代IDE——Positron，如果由此需求，歡迎大家留言反饋！
第1步：數據格式
Prophet 只認兩列：ds（日期，必須是 Date 類型）和y（病例數，數值型）。所以要先把數據改為這種格式。
第2步：定義春節等節點
這一步主要是定義節假日項，這也是Prophet 模型的優勢所在：
)第3步：初始化模型
)第4步：擬合和預測
forecast <- predict(m, future)第5步：結果解讀
模型自動輸出三件套：
yhat：預測病例數
yhat_lower /yhat_upper：95% 置信區間，上限可直接作為預警閾值
組件分解圖：趨勢、年季節性、春節效應各自長什么樣
比如一下就是跑出來的趨勢圖，黑色點事實際病例數，藍色線是擬合值和預測值，藍色邊界是可信區間。
實質上，如果我們采用滾動數據預測，用過去最新的最近的52周的數據來預測接下來的4周，就會更加準確。監測數據每周都在變，模型每月至少重新訓練一次，別讓去年的規律綁架今年的判斷。
以下是R語言完整詳細步驟和講解，我的原始數據是大疫情網導出來的周數據，所以需要轉換，以下完整步驟也包括了這一過程。
僅供參考：
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編輯：普通疾控人 | 審核：詩酒趁年華
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本文具體說明
本文為原創內容，文章為個人理解所學，不涉及疫情信息及內部保密數據，發表的目的為自我總結及給有需求的人士學習使用。如有不妥之處，歡迎聯系小編修改、刪除。
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