sktime中HierarchyEnsembleForecaster的forecasters_属性问题解析

问题背景

在sktime时间序列预测库中，HierarchyEnsembleForecaster是一个重要的层次集成预测器组件。近期发现该组件存在一个设计上的不一致性问题：其forecasters_属性并未按照预期存储已拟合的预测器实例，而是将拟合后的预测器存储在fitted_list属性中。

问题表现

当用户使用HierarchyEnsembleForecaster进行预测时，虽然模型能够正常训练和预测，但通过forecasters_属性访问的预测器实例显示为未拟合状态。这与sktime中其他类似组件的设计惯例不符，可能导致用户在使用时产生困惑。

技术分析

深入分析代码后发现，该问题源于HierarchyEnsembleForecaster继承自_HeterogeneousEnsembleForecaster基类。这个基类存在以下设计缺陷：

1. 没有正确设置_steps_fitted_attr属性
2. 在拟合过程中没有将已训练的预测器实例填充到forecasters_属性中

这种设计导致所有继承自_HeterogeneousEnsembleForecaster的预测器类都存在相同的问题。在标准的sktime预测器设计中，forecasters_属性应该包含已拟合的预测器实例，这是为了保持API的一致性和可预测性。

影响范围

该问题不仅影响HierarchyEnsembleForecaster，还影响所有继承自同一基类的预测器组件。这可能导致以下问题：

1. 用户无法通过标准接口检查预测器的拟合状态
2. 代码复用和扩展时可能出现意外行为
3. 与其他sktime组件的交互可能不一致

解决方案建议

要解决这个问题，需要进行以下改进：

1. 在_HeterogeneousEnsembleForecaster基类中正确设置_steps_fitted_attr属性
2. 确保在fit方法中正确填充forecasters_属性
3. 保持与sktime其他组件一致的API设计

这种修改将确保HierarchyEnsembleForecaster及其相关组件遵循sktime的标准设计模式，提高代码的一致性和可维护性。

总结

sktime作为一个成熟的时间序列预测库，保持API的一致性对于用户体验至关重要。HierarchyEnsembleForecaster的forecasters_属性问题虽然不影响核心功能，但从设计原则角度来看值得修复。通过调整基类实现，可以一劳永逸地解决所有派生类的类似问题，提升框架的整体质量。