fbprophet的年度季节性值太高

fbprophet是一种开源的时间序列预测工具，由Facebook开发。它基于统计模型，可以用于预测时间序列数据中的趋势和季节性变化。

fbprophet的年度季节性值过高可能是由于以下原因之一：

1. 数据质量问题：fbprophet对于季节性的预测非常敏感，如果输入的时间序列数据中存在异常值、缺失值或者噪声较多，可能会导致季节性值过高的问题。在使用fbprophet之前，需要对数据进行清洗和处理，确保数据的质量。
2. 季节性变化较强：如果时间序列数据中的季节性变化非常明显，那么fbprophet可能会将这种强烈的季节性变化解释为年度季节性值过高。在这种情况下，可以考虑调整模型的参数或者使用其他方法进行预测。

为了解决fbprophet的年度季节性值过高的问题，可以尝试以下方法：

1. 数据预处理：对于存在异常值、缺失值或者噪声的数据，可以使用插值、平滑或者其他方法进行处理，以提高数据的质量。
2. 参数调整：fbprophet提供了一些参数可以调整，如季节性的灵活性、趋势的变化速率等。通过调整这些参数，可以尝试减小年度季节性值的影响。
3. 模型选择：如果fbprophet无法满足需求，可以尝试其他时间序列预测模型，如ARIMA、SARIMA、LSTM等。这些模型可能对于强烈的季节性变化有更好的适应性。

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