在Facebook Prophet模型中，yearly_seasonality、weekly_seasonality和daily_seasonality分别用于建模时间序列中不同时间尺度的周期性变化。以下是具体定义和解读：

1. yearly_seasonality（年季节性）

• 定义：表示数据中按年重复的周期性模式（如气温的年波动、节假日影响）。默认情况下，若数据时间跨度≥2年，Prophet会自动启用年季节性。
• 参数设置：
  • True：强制启用，默认使用10个傅里叶项（Fourier terms）拟合周期性。
  • False：关闭年季节性分析。
  • 整数：自定义傅里叶项数量，项数越多模型对复杂波动的拟合能力越强（但可能过拟合）。
• 示例：气温预测中，年季节性可捕捉夏季高温和冬季低温的周期性。

2. weekly_seasonality（周季节性）

• 定义：建模按周重复的周期性（如工作日与周末的销量差异）。若数据时间跨度≥2周且日期间隔<7天（即数据包含完整周），模型自动启用。
• 参数设置：
  • 默认auto自动检测，True/False强制启用或关闭。
  • 可自定义傅里叶项（如weekly_seasonality=5）。
• 特殊场景：若数据不包含周周期（如股票仅在交易日有数据），需手动关闭。
• 示例：零售销量预测中，周季节性可反映周末促销带来的销量高峰。

3. daily_seasonality（日季节性）

• 定义：建模按天重复的周期性（如一天内的用电量波动）。若数据时间跨度≥2天且时间粒度≤1天（如小时级数据），模型自动启用。
• 参数设置：
  • 默认auto，True/False控制是否启用。
  • 傅里叶项默认4项，可根据需求调整。
• 适用场景：高频数据（如小时级温度记录）需启用日季节性，而日粒度数据可能无需此参数。

在使用fbprophet进行季节性调整时，选择合适的季节性参数是确保模型准确性和预测效果的关键。以下是详细的步骤和建议：

1. 理解季节性参数的作用：

   • yearly_seasonality、weekly_seasonality和daily_seasonality分别控制年度、周度和日度的季节性。这些参数决定了模型是否考虑这些周期性变化，并且可以设置为True或False来启用或禁用相应的季节性成分。默认行为：Prophet会根据数据长度自动启用年、周、日季节性。例如：
   • 手动设置：若已知数据无某些周期性，可显式关闭。例如，禁用年季节性：     model = Prophet(yearly_seasonality=False)
   • 周季节性（weekly） ：数据长度≥2周时启用。
   • 年季节性（yearly） ：仅当数据长度≥2年时自动启用。
   • seasonality_mode参数决定了季节性成分的组合方式。可以选择additive（加性）或multiplicative（乘性）。
     • 加法模式（additive） ：适用于季节性波动的幅度相对稳定且与趋势无关的情况。例如，若某商品的每周销量波动幅度不随时间增长而变化，则选择加法模式。设置参数为 seasonality_mode='additive'。
     • 乘法模式（multiplicative） ：适用于季节性波动幅度随趋势增长而增大的情况。例如，若销售额的年度波动随整体增长趋势而放大，则选择乘法模式。设置参数为 seasonality_mode='multiplicative'。

2. 选择合适的季节性模式：

   • 如果数据中存在明显的季节性变化，建议启用相应的季节性参数。例如，如果数据具有明显的年度周期性，可以设置yearly_seasonality=True。
   • 如果数据中存在多个季节性周期，可以同时启用多个季节性参数。例如，同时启用yearly_seasonality=True和weekly_seasonality=True来考虑年度和周度的季节性变化。

3. 调整季节性强度：

   • seasonality prior scale参数控制季节性成分的强度。值越大，季节性成分对模型的影响越强；值越小，季节性成分对模型的影响越弱。默认值为10.0，可以根据实际情况进行调整。
   • 例如，如果数据的季节性变化较为显著，可以适当增加seasonality prior scale的值，以增强模型对季节性变化的拟合能力。

4. 考虑节假日效应：

   • Prophet还支持节假日效应的建模。可以通过设置holidays参数来指定特定的节假日，并通过holidays prior scale参数调整节假日效应的强度。
   • 如果数据中存在特定的节假日效应，建议启用节假日参数，并根据实际情况调整节假日效应的强度。

5. 模型评估与调整：

   • 在模型训练完成后，可以通过交叉验证和自动异常检测功能来评估模型的性能。
   • 根据评估结果，可以进一步调整季节性参数，以优化模型的预测效果。

6. 实际案例参考：

   • 在实际应用中，可以根据数据的具体特点和业务需求，灵活调整季节性参数。例如，在预测股票市场数据时，可能需要启用年度和周度的季节性参数，并适当增加季节性强度以捕捉市场的周期性变化。