Question

尝试预测用户数量，并注意到我的模型无法预测最高值（它选择的是最小数量，但从来没有最大数量，在峰值时刻，预测总是很低）

使用模式显示星期五和星期六是最忙的日子，因此决定按照此处提供的示例，根据星期几添加自定义的季节性：

https://facebook.github.io/prophet/docs/seasonality,_holiday_effects,_and_regressors.html#specifying-custom-seasonalities

在我的df中添加了2个额外的列，表示日期是“周末”还是“非周末”为布尔值

尝试将自定义季节性添加到模型时收到以下错误：


TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-311-ad5e9b8a8af8> in <module>
----> 1 model5.add_seasonality(name='weekend', period=7, fourier_order=10, condition_name='weekend')
      2 model5.add_seasonality(name='non_weekend', period=7, fourier_order=10, condition_name='non_weekend')

TypeError: add_seasonality() got an unexpected keyword argument 'condition_name'

我在做错什么吗？我的代码也在下面提供...

model5 = Prophet(interval_width = 0.80, 
                 holidays = holidays, 
                 holidays_prior_scale = 60) 

model5.add_seasonality(name='weekend', period=7, fourier_order=10, condition_name='weekend') 
model5.add_seasonality(name='non_weekend', period=7, fourier_order=10, condition_name='non_weekend')

我的理解是，可以毫无问题地增加季节性吗？将模型拟合到df后，如果相应的“周末”列为“真”或“非周末”列为真，则它将应用季节性

任何指针/评论将不胜感激！

谢谢

facebook / prophet（Python）：无法添加自定义季节性-为什么？

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