当输入都为正时，为什么Prophet返回负预测？

Prophet是Facebook开源的一款时间序列预测工具，它基于统计模型和机器学习算法，可以用于预测未来时间序列数据的趋势和季节性变化。

当输入都为正时，Prophet返回负预测的可能原因有以下几点：

1. 数据异常：Prophet对于异常值比较敏感，如果输入数据中存在异常值，可能会导致预测结果出现偏差。在使用Prophet进行预测之前，建议先对数据进行清洗和异常值处理，以提高预测的准确性。
2. 模型参数设置：Prophet的预测结果受到模型参数的影响，如果参数设置不合理，可能会导致预测结果偏离实际情况。在使用Prophet进行预测时，需要根据实际情况调整模型参数，例如季节性的调整、趋势的灵活性等。
3. 数据周期性：Prophet在预测时会考虑数据的季节性变化，如果输入数据的周期性不明显或者存在其他复杂的周期性变化，可能会导致预测结果出现偏差。在这种情况下，可以尝试对数据进行更细致的分析和处理，或者使用其他更适合的预测模型。
4. 数据量不足：Prophet对于数据量的要求比较高，如果输入数据的样本数量较少，可能会导致预测结果不准确。在使用Prophet进行预测时，建议尽量收集更多的历史数据，以提高预测的准确性。

腾讯云提供了一系列与时间序列相关的产品和服务，例如云数据库 TencentDB、云函数 SCF、云监控 Cloud Monitor等，这些产品可以与Prophet结合使用，提供更全面的时间序列分析和预测解决方案。具体产品介绍和链接地址如下：

1. 云数据库 TencentDB：腾讯云提供的高性能、可扩展的云数据库服务，支持多种数据库引擎，包括MySQL、SQL Server、PostgreSQL等。可以用于存储和管理时间序列数据。详细介绍请参考：云数据库 TencentDB
2. 云函数 SCF：腾讯云提供的事件驱动的无服务器计算服务，可以用于处理和分析时间序列数据。可以将Prophet作为一个函数运行在云函数中，实现实时的时间序列预测。详细介绍请参考：云函数 SCF
3. 云监控 Cloud Monitor：腾讯云提供的全方位的云服务监控和运维管理工具，可以监控和分析时间序列数据的性能和状态。可以用于监控Prophet的预测结果，并及时发现和处理异常情况。详细介绍请参考：云监控 Cloud Monitor

通过结合以上腾讯云的产品和Prophet，可以构建一个完整的时间序列分析和预测系统，实现对时间序列数据的准确预测和监控。