ForecastingSettings interface
Prognose spezifischer Parameter.
Eigenschaften
| country |
Land oder Region für Feiertage für Prognosevorgänge. Dabei sollte es sich um ISO 3166-Länder-/Regionscodes mit zwei Buchstaben, z. B. "US" oder "GB", handelt. |
| cv |
Anzahl der Perioden zwischen der Ursprungszeit einer CV-Faltung und der nächsten Faltung. Wenn |
| feature |
Flag zum Generieren von Verzögerungen für die numerischen Features. |
| forecast |
Der gewünschte maximale Prognosehorizont in Einheiten der Zeitreihenhäufigkeit. |
| frequency | Bei der Prognose stellt dieser Parameter den Zeitraum dar, mit dem die Prognose gewünscht wird, z. B. täglich, wöchentlich, jährlich usw. Die Prognosehäufigkeit ist standardmäßig die Datasethäufigkeit. |
| seasonality | Legen Sie die Saisonalität der Zeitreihen als ganzzahliges Vielfaches der Datenreihenhäufigkeit fest. Wenn die Saisonalität auf "auto" festgelegt ist, wird sie abgeleitet. |
| short |
Der Parameter, der definiert, wie AutoML kurze Zeitreihen verarbeiten soll. |
| target |
Zielaggregatfunktion. |
| target |
Die Anzahl der letzten Perioden, die von der Zielspalte liegen sollen. |
| target |
Die Anzahl der letzten Zeiträume, die zum Erstellen eines rollierenden Fensterdurchschnitts der Zielspalte verwendet werden. |
| time |
Der Name der Zeitspalte. Dieser Parameter ist erforderlich, wenn die Prognose die Datetime-Spalte in den Eingabedaten angibt, die zum Erstellen der Zeitreihe verwendet werden, und die Häufigkeit ableiten. |
| time |
Die Namen von Spalten, die zum Gruppieren einer Zeitserie verwendet werden. Sie kann verwendet werden, um mehrere Serien zu erstellen. Wenn Korn nicht definiert ist, wird davon ausgegangen, dass es sich um eine Zeitreihe handelt. Dieser Parameter wird für die Prognose des Vorgangstyps verwendet. |
| use |
Konfigurieren sie die STL-Analyse der Zielspalte der Zeitreihe. |
Details zur Eigenschaft
countryOrRegionForHolidays
Land oder Region für Feiertage für Prognosevorgänge. Dabei sollte es sich um ISO 3166-Länder-/Regionscodes mit zwei Buchstaben, z. B. "US" oder "GB", handelt.
countryOrRegionForHolidays?: stringEigenschaftswert
string
cvStepSize
Anzahl der Perioden zwischen der Ursprungszeit einer CV-Faltung und der nächsten Faltung. Wenn CVStepSize z. B. = 3 für tägliche Daten, liegt die Ursprungszeit für jede Faltung drei Tage auseinander.
cvStepSize?: numberEigenschaftswert
number
featureLags
Flag zum Generieren von Verzögerungen für die numerischen Features.
featureLags?: stringEigenschaftswert
string
forecastHorizon
Der gewünschte maximale Prognosehorizont in Einheiten der Zeitreihenhäufigkeit.
forecastHorizon?: ForecastHorizonUnionEigenschaftswert
frequency
Bei der Prognose stellt dieser Parameter den Zeitraum dar, mit dem die Prognose gewünscht wird, z. B. täglich, wöchentlich, jährlich usw. Die Prognosehäufigkeit ist standardmäßig die Datasethäufigkeit.
frequency?: stringEigenschaftswert
string
seasonality
Legen Sie die Saisonalität der Zeitreihen als ganzzahliges Vielfaches der Datenreihenhäufigkeit fest. Wenn die Saisonalität auf "auto" festgelegt ist, wird sie abgeleitet.
seasonality?: SeasonalityUnionEigenschaftswert
shortSeriesHandlingConfig
Der Parameter, der definiert, wie AutoML kurze Zeitreihen verarbeiten soll.
shortSeriesHandlingConfig?: stringEigenschaftswert
string
targetAggregateFunction
Zielaggregatfunktion.
targetAggregateFunction?: stringEigenschaftswert
string
targetLags
Die Anzahl der letzten Perioden, die von der Zielspalte liegen sollen.
targetLags?: TargetLagsUnionEigenschaftswert
targetRollingWindowSize
Die Anzahl der letzten Zeiträume, die zum Erstellen eines rollierenden Fensterdurchschnitts der Zielspalte verwendet werden.
targetRollingWindowSize?: TargetRollingWindowSizeUnionEigenschaftswert
timeColumnName
Der Name der Zeitspalte. Dieser Parameter ist erforderlich, wenn die Prognose die Datetime-Spalte in den Eingabedaten angibt, die zum Erstellen der Zeitreihe verwendet werden, und die Häufigkeit ableiten.
timeColumnName?: stringEigenschaftswert
string
timeSeriesIdColumnNames
Die Namen von Spalten, die zum Gruppieren einer Zeitserie verwendet werden. Sie kann verwendet werden, um mehrere Serien zu erstellen. Wenn Korn nicht definiert ist, wird davon ausgegangen, dass es sich um eine Zeitreihe handelt. Dieser Parameter wird für die Prognose des Vorgangstyps verwendet.
timeSeriesIdColumnNames?: string[]Eigenschaftswert
string[]
useStl
Konfigurieren sie die STL-Analyse der Zielspalte der Zeitreihe.
useStl?: stringEigenschaftswert
string
