如何在Neural Prophet中添加加性回归(用于多变量数据(，就像在Prophet。
我正在研究基于多个变量的预测数据，我想将它们与神经预言家相结合。
不确定您是否仍在寻找答案，或者您已经找到了答案。我开始使用Neural Prophet做同样的事情，我能够像在Prophet中那样添加回归因子，尽管过程有点不同。
不确定是否有要集成的变量的未来值。如果没有，则应使用"m.add_lagged_regression('variable'("。在我的情况下，我有那些未来的值，所以我使用add_future_regressors:
m = NeuralProphet()
m.add_future_regressor('variable A')
m.add_future_regressor('variable B')
m.fit(df, freq='M')
future = m.make_future_dataframe(df, periods=n_per, regressors_df=df_fut)
fcst = m.predict(future)
df有历史数据，时间在"ds"列，要投影的数据在"y"列，回归函数的过去值在"variable X"列。
df_fut具有这些变量的未来值，以及"ds"中的未来周期
它按预期工作。不确定这是否有帮助。