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系列简介
这是我们一系列原创技术贴，从易到难，每天学习一点。所有内容均为疾控数据分析、科研论文相关，或者说很多和现在的热门监测预警相关，所以我们这个系列就叫“监测预警基础”。
今天是第35节，我们今天讲一下Prophet模型的具体步骤。
如有不当之处，欢迎留言讨论。
我们用模拟的手足口病真实监测数据走一遍完整流程，
数据为 2024-2025 年周病例数，目的是预测 2026 年前 20周每周病例数。
该模型需要借助R来运行，关于R我们之前没有单独讲过，一个直接原因就是没必要，高水平咱达不到，但是会用AI写代码然后复制粘贴是现在大家都会的，这就够了。
后续如果有需要，带着大家一起学习新一代IDE——Positron，如果由此需求，欢迎大家留言反馈！
第1步：数据格式
Prophet 只认两列：ds（日期，必须是 Date 类型）和y（病例数，数值型）。所以要先把数据改为这种格式。
第2步：定义春节等节点
这一步主要是定义节假日项，这也是Prophet 模型的优势所在：
)第3步：初始化模型
)第4步：拟合和预测
forecast <- predict(m, future)第5步：结果解读
模型自动输出三件套：
yhat：预测病例数
yhat_lower /yhat_upper：95% 置信区间，上限可直接作为预警阈值
组件分解图：趋势、年季节性、春节效应各自长什么样
比如一下就是跑出来的趋势图，黑色点事实际病例数，蓝色线是拟合值和预测值，蓝色边界是可信区间。
实质上，如果我们采用滚动数据预测，用过去最新的最近的52周的数据来预测接下来的4周，就会更加准确。监测数据每周都在变，模型每月至少重新训练一次，别让去年的规律绑架今年的判断。
以下是R语言完整详细步骤和讲解，我的原始数据是大疫情网导出来的周数据，所以需要转换，以下完整步骤也包括了这一过程。
仅供参考：
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编辑：普通疾控人 | 审核：诗酒趁年华
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