監(jiān)測預(yù)警基礎(chǔ)34-今天分享一個時間序列預(yù)測模型：Prophet

系列簡介

這是我們一系列原創(chuàng)技術(shù)貼，從易到難，每天學(xué)習(xí)一點(diǎn)。所有內(nèi)容均為疾控?cái)?shù)據(jù)分析、科研論文相關(guān)，或者說很多和現(xiàn)在的熱門監(jiān)測預(yù)警相關(guān)，所以我們這個系列就叫“監(jiān)測預(yù)警基礎(chǔ)”。

今天是第34節(jié)，我們今天講一種之前沒有涉及過的時間序列預(yù)測模型——Prophet 。

當(dāng)然有老師說我們還有好多內(nèi)容沒有分享，比如ARIMA，比如傳播動力學(xué)，比如空間分析，空間掃描等等。

怎么說呢，這些都是對疾控傳染病監(jiān)測預(yù)警來說常用的、好用的方法，但是第一是時間和精力有限，該系列內(nèi)容閱讀量又低，很多時候就沒那么大的心勁去寫。第二是該系列打算長期持續(xù)，內(nèi)容有深有淺，當(dāng)然主要也是受自身能力所限，所以，得慢慢來，是分享也是自我總結(jié)，以后也會斷斷續(xù)續(xù)一直更新下去。

如有不當(dāng)之處，歡迎留言討論，大家的留言是我們更新的動力！

每年春節(jié)前后，傳染病自動預(yù)警系統(tǒng)或者說大疫情網(wǎng)總會出現(xiàn)這種情況：流感、手足口、諾如……病例數(shù)齊刷刷往下掉，系統(tǒng)一片"綠燈"，領(lǐng)導(dǎo)剛松口氣，節(jié)后第二周數(shù)據(jù)突然報復(fù)性反彈，預(yù)警燈狂閃。

你心知肚明——這不是疫情真緩解了，是醫(yī)院放假、家長不帶孩子看病、基層遲報。

傳統(tǒng)的ARIMA模型看不懂春節(jié)，Serfling回歸得手動調(diào)正弦余弦，調(diào)完參數(shù)疫情都過峰了。

有沒有一種工具，能自動理解"春節(jié)會降、夏天會升、長期趨勢會變"，還能把這三件事拆開來給你看明白？

有，F(xiàn)acebook開源的Prophet模型，正在成為疾控時間序列預(yù)測的新標(biāo)配。

中文名：國內(nèi)一般直稱 Prophet 模型（或"先知模型"），因?yàn)镻rophet的英文意思就是先知、預(yù)言家的意思。

所屬類型：嚴(yán)格來說屬于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)/貝葉斯可加回歸模型（GAM），不屬于是深度學(xué)習(xí)，也不是傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)，你可以理解為"帶自動擬合功能的高級時間序列分解工具"。

它的核心思想就是把數(shù)據(jù)拆成3部分

Prophet 認(rèn)為任何時間序列（比如你們每周的流感報告數(shù)）都可以拆成三個部分：

y(t) = 趨勢 + 季節(jié)性 + 節(jié)假日/突發(fā)事件

用數(shù)學(xué)公式表示就是：y(t)=g(t)+s(t)+h(t)+εt

具體每一項(xiàng)的解釋如下：

Prophet 的聰明之處是：你告訴它"春節(jié)是哪天"，它自動學(xué)會春節(jié)前后數(shù)據(jù)會異常；你告訴它"每年3-6月可能有高峰"，它自動擬合這個周期。Serfling 回歸是"你先定好一條直線+一對正弦波，再求系數(shù)"；Prophet 是"你只管給數(shù)據(jù)，它自己決定趨勢在哪拐彎、季節(jié)有幾個波峰、春節(jié)影響持續(xù)幾天"。

我們傳染病監(jiān)測數(shù)據(jù)的幾個典型痛點(diǎn)，Prophet 恰好都能處理：

1. 春節(jié)/國慶等節(jié)假日效應(yīng)痛點(diǎn)春節(jié)期間基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)放假，傳染病報告數(shù)會突然"斷崖式下跌"，節(jié)后報復(fù)性反彈。傳統(tǒng)模型（比如 ARIMA）會被這種"假下降"騙到，以為疫情緩解了。Prophet 的做法你提前在模型里標(biāo)記"2024年春節(jié)是2月10日"，它自動學(xué)習(xí)"春節(jié)前后7天報告量偏低"，預(yù)測時會把這部分單獨(dú)算進(jìn)去，不干擾對真實(shí)趨勢的判斷。
2. 監(jiān)測數(shù)據(jù)經(jīng)常缺失/延遲痛點(diǎn)醫(yī)院一般情況周末不報告、或者出現(xiàn)系統(tǒng)故障漏報一周。

Prophet 的做法：對缺失值不敏感，空著就空著，它照樣能擬合趨勢。

3. 暴發(fā)疫情痛點(diǎn)某周突然暴發(fā)手足口病聚集性疫情，病例數(shù)飆到平時的5倍。

Prophet 的做法：你告訴它"這一周是異常點(diǎn)，別學(xué)它"，它會把這周的突變隔離掉，不讓這個尖峰把整體趨勢帶偏。

4. 不用你調(diào)太多參數(shù)痛點(diǎn)ARIMA 需要你自己判斷是幾階差分、什么季節(jié)性周期（p,d,q,P,D,Q），搞錯一個數(shù)字模型就廢了。
Prophet 的做法默認(rèn)參數(shù)對大多數(shù)傳染病數(shù)據(jù)已經(jīng)夠用，開箱即用。你只需要告訴它"我的數(shù)據(jù)是按周報的，季節(jié)性周期是52周"就行。

1.場景一：建立"預(yù)期發(fā)病數(shù)"基線（自動預(yù)警系統(tǒng)）
這是疾控系統(tǒng)最常用的功能。做法用過去3-5年的歷史周發(fā)病率訓(xùn)練 Prophet，預(yù)測"本周正常情況下應(yīng)該報告多少病例"。預(yù)警邏輯如果實(shí)際報告數(shù) > 預(yù)測值的上限（比如95%置信區(qū)間上限），系統(tǒng)自動報警。優(yōu)勢Prophet 已經(jīng)自動排除了"因?yàn)榇汗?jié)所以本周本該偏低"或"因?yàn)檫M(jìn)入夏季所以本該偏高"的因素，報警更準(zhǔn)，誤報更少
2.場景二：中長期趨勢預(yù)測做法
這也是我們經(jīng)常用來做的，就是預(yù)測，預(yù)測未來一定時間的病例數(shù)走勢，給防控資源調(diào)配做參考。
3.場景三：評估干預(yù)措施效果做法
某年某月啟動了新的疫苗接種計(jì)劃，用 Prophet 預(yù)測"如果不干預(yù)，病例數(shù)本該是多少"，然后和實(shí)際值對比，差值就是干預(yù)效果。

好的，我們的初步介紹就到這，下一節(jié)我們采用案例實(shí)戰(zhàn)分析

編輯：普通疾控人 | 審核：詩酒趁年華

文章來源 | 原創(chuàng)

說明 | 轉(zhuǎn)載只為分享，如有侵權(quán)聯(lián)系刪除

?版權(quán)聲明 | 部分信息和圖片來自公開網(wǎng)絡(luò)

轉(zhuǎn)載請注明

再次轉(zhuǎn)載請注明出處

科普健康 | 宣傳疾控

本號為多位疾控機(jī)構(gòu)從業(yè)者運(yùn)營

重點(diǎn)關(guān)注國內(nèi)外健康事件

致力于疾控科普

在做好科普服務(wù)大眾的同時

做好疾控機(jī)構(gòu)的宣傳

讓更多的人了解疾控，擁抱健康

歡迎加「小編」微信(cdcjkr126com)

本文具體說明

本文為原創(chuàng)內(nèi)容，文章為個人理解所學(xué)，不涉及疫情信息及內(nèi)部保密數(shù)據(jù)，發(fā)表的目的為自我總結(jié)及給有需求的人士學(xué)習(xí)使用。如有不妥之處，歡迎聯(lián)系小編修改、刪除。

更多精彩視頻，盡在“CDC疾控人”視頻號