Partilhar via

ForecastingSettings interface

Pacote:
@azure/arm-machinelearning

Previsão de parâmetros específicos.

Propriedades

countryOrRegionForHolidays

País ou região para feriados para tarefas de previsão. Estes devem ser códigos de país/região ISO 3166 de duas letras, por exemplo "EUA" ou "GB".
cvStepSize

Número de períodos entre a hora de origem de uma dobra CV e a dobra seguinte. Por exemplo, se CVStepSize = 3 para dados diários, o tempo de origem para cada dobra será de três dias de intervalo.
featureLags

Sinalizador para gerar atrasos para os recursos numéricos com 'auto' ou null.
forecastHorizon

O horizonte máximo de previsão desejado em unidades de frequência de séries cronológicas.
frequency

Ao fazer a previsão, este parâmetro representa o período com o qual a previsão é desejada, por exemplo, diariamente, semanalmente, anualmente, etc. A frequência de previsão é a frequência do conjunto de dados por padrão.
seasonality

Defina a sazonalidade das séries temporais como um múltiplo inteiro da frequência da série. Se a sazonalidade for definida como 'auto', ela será inferida.
shortSeriesHandlingConfig

O parâmetro que define como se AutoML deve lidar com séries temporais curtas.
targetAggregateFunction

A função a ser usada para agregar a coluna de destino da série temporal para estar em conformidade com uma frequência especificada pelo usuário. Se o TargetAggregateFunction estiver definido, ou seja, não 'Nenhum', mas o parâmetro freq não estiver definido, o erro será gerado. As possíveis funções de agregação de destino são: "soma", "máx", "min" e "média".
targetLags

O número de períodos anteriores com atraso em relação à coluna de destino.
targetRollingWindowSize

O número de períodos passados usados para criar uma média de janela móvel da coluna de destino.
timeColumnName

O nome da coluna de tempo. Este parâmetro é necessário durante a previsão para especificar a coluna datetime nos dados de entrada usados para construir a série temporal e inferir sua frequência.
timeSeriesIdColumnNames

Os nomes das colunas usadas para agrupar uma série temporal. Ele pode ser usado para criar várias séries. Se o grão não estiver definido, o conjunto de dados é assumido como uma série temporal. Este parâmetro é usado com a previsão de tipo de tarefa.
useStl

Configure a decomposição STL da coluna de destino da série temporal.

Detalhes de Propriedade

countryOrRegionForHolidays

País ou região para feriados para tarefas de previsão. Estes devem ser códigos de país/região ISO 3166 de duas letras, por exemplo "EUA" ou "GB".

countryOrRegionForHolidays?: string

Valor de Propriedade

string

cvStepSize

Número de períodos entre a hora de origem de uma dobra CV e a dobra seguinte. Por exemplo, se CVStepSize = 3 para dados diários, o tempo de origem para cada dobra será de três dias de intervalo.

cvStepSize?: number

Valor de Propriedade

number

featureLags

Sinalizador para gerar atrasos para os recursos numéricos com 'auto' ou null.

featureLags?: string

Valor de Propriedade

string

forecastHorizon

O horizonte máximo de previsão desejado em unidades de frequência de séries cronológicas.

forecastHorizon?: ForecastHorizonUnion

Valor de Propriedade

ForecastHorizonUnion

frequency

Ao fazer a previsão, este parâmetro representa o período com o qual a previsão é desejada, por exemplo, diariamente, semanalmente, anualmente, etc. A frequência de previsão é a frequência do conjunto de dados por padrão.

frequency?: string

Valor de Propriedade

string

seasonality

Defina a sazonalidade das séries temporais como um múltiplo inteiro da frequência da série. Se a sazonalidade for definida como 'auto', ela será inferida.

seasonality?: SeasonalityUnion

Valor de Propriedade

SeasonalityUnion

shortSeriesHandlingConfig

O parâmetro que define como se AutoML deve lidar com séries temporais curtas.

shortSeriesHandlingConfig?: string

Valor de Propriedade

string

targetAggregateFunction

A função a ser usada para agregar a coluna de destino da série temporal para estar em conformidade com uma frequência especificada pelo usuário. Se o TargetAggregateFunction estiver definido, ou seja, não 'Nenhum', mas o parâmetro freq não estiver definido, o erro será gerado. As possíveis funções de agregação de destino são: "soma", "máx", "min" e "média".

targetAggregateFunction?: string

Valor de Propriedade

string

targetLags

O número de períodos anteriores com atraso em relação à coluna de destino.

targetLags?: TargetLagsUnion

Valor de Propriedade

TargetLagsUnion

targetRollingWindowSize

O número de períodos passados usados para criar uma média de janela móvel da coluna de destino.

targetRollingWindowSize?: TargetRollingWindowSizeUnion

Valor de Propriedade

TargetRollingWindowSizeUnion

timeColumnName

O nome da coluna de tempo. Este parâmetro é necessário durante a previsão para especificar a coluna datetime nos dados de entrada usados para construir a série temporal e inferir sua frequência.

timeColumnName?: string

Valor de Propriedade

string

timeSeriesIdColumnNames

Os nomes das colunas usadas para agrupar uma série temporal. Ele pode ser usado para criar várias séries. Se o grão não estiver definido, o conjunto de dados é assumido como uma série temporal. Este parâmetro é usado com a previsão de tipo de tarefa.

timeSeriesIdColumnNames?: string[]

Valor de Propriedade

string[]

useStl

Configure a decomposição STL da coluna de destino da série temporal.

useStl?: string

Valor de Propriedade

string