ForecastingSettings interface
预测特定参数。
属性
country |
用于预测任务的假日国家或地区。 这些代码应为 ISO 3166 双字母国家/地区代码,例如“US”或“GB”。 |
cv |
一个 CV 折叠的起始时间与下一个折叠之间的句点数。 例如,如果 |
feature |
使用“auto”或 null 为数值特征生成滞后的标志。 |
forecast |
所需最大预测范围(以时序频率单位为单位)。 |
frequency | 预测时,此参数表示需要预测的时间段,例如每日、每周、每年等。默认情况下,预测频率为数据集频率。 |
seasonality | 将时序季节性设置为序列频率的整数倍数。 如果季节性设置为“auto”,则会推断它。 |
short |
定义 AutoML 如何处理短时序的参数。 |
target |
用于聚合符合用户指定频率的时序目标列的函数。 如果设置了 TargetAggregateFunction,即不是“None”,但未设置 freq 参数,则会引发错误。 可能的目标聚合函数包括:“sum”、“max”、“min”和“mean”。 |
target |
要从目标列滞后的过去时间段数。 |
target |
用于创建目标列的滚动窗口平均值的过去时间段数。 |
time |
时间列的名称。 当预测在用于生成时序并推断其频率的输入数据中指定日期/时间列时,此参数是必需的。 |
time |
用于对时间序列进行分组的列的名称。 它可用于创建多个序列。 如果未定义粒度,则假定数据集为一个时序。 此参数用于任务类型预测。 |
use |
配置时序目标列的 STL 分解。 |
属性详细信息
countryOrRegionForHolidays
用于预测任务的假日国家或地区。 这些代码应为 ISO 3166 双字母国家/地区代码,例如“US”或“GB”。
countryOrRegionForHolidays?: string
属性值
string
cvStepSize
一个 CV 折叠的起始时间与下一个折叠之间的句点数。 例如,如果 CVStepSize
= 3 表示每日数据,则每个折叠的起始时间将相隔三天。
cvStepSize?: number
属性值
number
featureLags
使用“auto”或 null 为数值特征生成滞后的标志。
featureLags?: string
属性值
string
forecastHorizon
frequency
预测时,此参数表示需要预测的时间段,例如每日、每周、每年等。默认情况下,预测频率为数据集频率。
frequency?: string
属性值
string
seasonality
shortSeriesHandlingConfig
定义 AutoML 如何处理短时序的参数。
shortSeriesHandlingConfig?: string
属性值
string
targetAggregateFunction
用于聚合符合用户指定频率的时序目标列的函数。 如果设置了 TargetAggregateFunction,即不是“None”,但未设置 freq 参数,则会引发错误。 可能的目标聚合函数包括:“sum”、“max”、“min”和“mean”。
targetAggregateFunction?: string
属性值
string
targetLags
targetRollingWindowSize
用于创建目标列的滚动窗口平均值的过去时间段数。
targetRollingWindowSize?: TargetRollingWindowSizeUnion
属性值
timeColumnName
时间列的名称。 当预测在用于生成时序并推断其频率的输入数据中指定日期/时间列时,此参数是必需的。
timeColumnName?: string
属性值
string
timeSeriesIdColumnNames
用于对时间序列进行分组的列的名称。 它可用于创建多个序列。 如果未定义粒度,则假定数据集为一个时序。 此参数用于任务类型预测。
timeSeriesIdColumnNames?: string[]
属性值
string[]
useStl
配置时序目标列的 STL 分解。
useStl?: string
属性值
string