使用prophet软件包进行反向预测

我有7月17日至7月18日的零售销售数据，希望将该系列扩展到1月17日至6月17日，我没有任何数据

因为这是零售数据，所以我想使用

prophet

软件包，因为它考虑假日和月/年趋势。然而，我不能让它预测过去的数据，因为我不能调用

make\u future\u dataframe

来给我一个过去的周期

我无法共享数据，因此在我的示例中，

y

是从

rnorm（）

data=structure（列表）ds=structure（c（1768317652176221759117563，
17532、17501、17471、17440、17410、17379、17348），class=“日期”），
y=c（104.668732663406，98.3902718818212，109.061616978181，
109.838504824619, 111.732728009024, 102.108143707743, 99.4680518699638, 
84.228075141372, 110.844516862675, 92.5728013090567, 80.8504745693786, 
108.7211685313115）），.Names=c（“ds”，“y”），row.Names=c（NA，
-12L），class=“data.frame”）
m如果有人后来偶然发现了这一点，解决方案是手动创建未来的数据帧：

future = data.frame(
  "ds" = as.Date(c(
  "01/01/2017", #No Data
  "02/01/2017", #No Data
  "03/01/2017", #No Data
  "04/01/2017", #No Data
  "05/01/2017", #No Data
  "06/01/2017", #No Data
  "07/01/2017", #Data
  "08/01/2017", #Data
  "09/01/2017", #Data
  "10/01/2017", #Data
  "11/01/2017", #Data    
  "12/01/2017", #Data
  "01/01/2018", #Data
  "02/01/2018", #Data
  "03/01/2018", #Data
  "04/01/2018", #Data
  "05/01/2018", #Data
  "06/01/2018"),
  format = "%m/%d/%Y"
  )
)

predict（）
将返回所有时段的预测，即使您只提供“未来”的数据

future = data.frame(
  "ds" = as.Date(c(
  "01/01/2017", #No Data
  "02/01/2017", #No Data
  "03/01/2017", #No Data
  "04/01/2017", #No Data
  "05/01/2017", #No Data
  "06/01/2017", #No Data
  "07/01/2017", #Data
  "08/01/2017", #Data
  "09/01/2017", #Data
  "10/01/2017", #Data
  "11/01/2017", #Data    
  "12/01/2017", #Data
  "01/01/2018", #Data
  "02/01/2018", #Data
  "03/01/2018", #Data
  "04/01/2018", #Data
  "05/01/2018", #Data
  "06/01/2018"),
  format = "%m/%d/%Y"
  )
)