我目前正在按每小时的时间序列（来自M4预测竞赛[1]的数据集）测试先知套餐。有趣的是，该数据集不包含有关时间序列的任何时间戳信息（年/月/日/小时），仅包含原始观测值。由于先知期望一个带有ds（日期类型）和y（时间序列）的数据帧，因此我不得不综合生成一个时间戳向量来适应这种情况。以下是该代码段的摘录：
ts <- seq(from = as.POSIXct("2012-05-15 07:00"), length.out = 700, by = "hour")
history <- data.frame(ds = ts, y = time_series_data)
ts_fit <- prophet(history, daily.seasonality = TRUE, weekly.seasonality = TRUE, yearly.seasonality = FALSE)
我的问题是，综合生成此类时间戳是否会影响模型的整体性能？换句话说，如果我将时间戳更改为另一个seq(from = as.POSIXct("2013-05-15 07:00"), length.out = 700, by = "hour")，这会影响预测准确性吗？
而且，在没有时间戳信息的情况下，这也是处理时间序列的正确方法吗？还是有其他选择？ （先知）
谢谢， Kasun。