时间序列概率预测的共形预测

时间序列概率预测的共形预测

共形预测（Conformal Prediction，CP）是一种用于时间序列的概率预测方法，它提供了具有概率保证的预测区间，不依赖于特定模型或概率分布假设。本文将详细介绍共形预测技术的基本原理、应用场景以及在NeuralProphet库中的具体实现。

摘要

本文介绍了共形预测（Conformal Prediction，CP）技术，一种用于时间序列的概率预测方法，它提供了具有概率保证的预测区间，不依赖于特定模型或概率分布假设。CP技术可以应用于各种机器学习模型，将点估计扩展到预测区间，帮助决策者更好地认识未来的不确定性。文章还展示了如何在NeuralProphet库中应用共形预测构建预测区间的代码示例。

共形预测的意义

现实世界中的规划和应用通常需要概率预测而非单一点估计，因此量化模型预测的不确定性显得尤为重要。共形预测通过分析历史误差分布为新预测提供置信度内的范围估计，使概率预测更加实用，尤其在风险管理和决策优化等领域。

技术分析

文章中描述了共形预测的关键步骤，包括训练集准备、构建基础模型、计算非conformity分数、确定阈值和预测阶段，这些步骤允许用户在保持预测性能的同时，为预测误差提供概率保证。

应用场景与特点

共形预测方法适用于金融风险评估、医学诊断和市场趋势预测等多个领域。它具有灵活性、可解释性和无需数据底层分布假设等优点。

共形预测的构造

共形预测技术的构造包括计算误差分布、确定误差临界值和构建预测区间等步骤。该方法的优势是它的泛化能力，可以应用于任何回归模型。

NeuralProphet库应用

文章提供了一个使用NeuralProphet库构建共形预测的实例，包括数据准备、建模、训练验证和测试数据，以及共形预测区间的绘制。示例中展示了如何手动进行共形预测以及如何绘制预测值和预测区间图。

结论

共形预测能够提供不依赖于任何模型假设的预测区间，适用于任何建模技术。虽然预测区间在所有时间段都是相同的长度，但在某些情况下，不同长度的预测区间可能更有意义。