Пытаясь спрогнозировать количество пользователей и замечая, что моя модель не может спрогнозировать самые высокие значения (она подбирает минимальные числа, но никогда не максимальное число, в пиковых точках прогноз всегда намного ниже)
Согласно схеме использования, пятница и суббота являются самыми загруженными днями, поэтому было решено добавить пользовательскую сезонность, основанную на дне недели, в соответствии с приведенным ниже примером:
https://facebook.github.io/prophet/docs/seasonality,_holiday_effects,_and_regressors.html#specifying-custom-seasonalities
Добавлено 2 дополнительных столбца в моем df, указывающих логическое значение, будь то день «выходной» или «не выходной»
При попытке добавить пользовательскую сезонность в модель появляется следующая ошибка:
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'
Есть что-то, что я делаю не так?Мой код также указан ниже ...
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')
Насколько я понимаю, сезонность будет добавлена без проблем?Как только я подгоню модель к своему df, будет применена сезонность, если для соответствующих столбцов «выходные» - «Истина» или «не выходные» - «Истина»
Любые указатели / комментарии будут высоко оценены!
Спасибо