ForecastingSettings interface

Paket:

@azure/arm-machinelearning

Prognose bestimmter Parameter.

Eigenschaften

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.
cvStepSize	Anzahl der Perioden zwischen der Ursprungszeit einer CV-Faltung und der nächsten Faltung. Wenn z. B. CVStepSize = 3 für tägliche Daten ist, wird die Ursprungszeit für jede Faltung drei Tage auseinander liegen.
featureLags	Flag zum Generieren von Verzögerungen für die numerischen Features mit "auto" oder NULL.
forecastHorizon	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.
shortSeriesHandlingConfig	Der Parameter, der definiert, wie AutoML kurze Zeitreihen verarbeiten soll.
targetAggregateFunction	Die Funktion, die verwendet werden soll, um die Zielspalte der Zeitreihe zu aggregieren, um einer vom Benutzer angegebenen Häufigkeit zu entsprechen. Wenn die TargetAggregateFunction festgelegt ist, d. h. nicht 'None', aber der Freq-Parameter nicht festgelegt ist, wird der Fehler ausgelöst. Die möglichen Zielaggregationsfunktionen sind: "summe", "max", "min" und "mean".
targetLags	Die Anzahl der letzten Perioden, die von der Zielspalte liegen sollen.
targetRollingWindowSize	Die Anzahl der letzten Zeiträume, die zum Erstellen eines rollierenden Fensterdurchschnitts der Zielspalte verwendet werden.
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.
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.
useStl	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?: string

Eigenschaftswert

string

cvStepSize

Anzahl der Perioden zwischen der Ursprungszeit einer CV-Faltung und der nächsten Faltung. Wenn z. B. CVStepSize = 3 für tägliche Daten ist, wird die Ursprungszeit für jede Faltung drei Tage auseinander liegen.

cvStepSize?: number

Eigenschaftswert

number

featureLags

Flag zum Generieren von Verzögerungen für die numerischen Features mit "auto" oder NULL.

featureLags?: string

Eigenschaftswert

string

forecastHorizon

Der gewünschte maximale Prognosehorizont in Einheiten der Zeitreihenhäufigkeit.

forecastHorizon?: ForecastHorizonUnion

Eigenschaftswert

ForecastHorizonUnion

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?: string

Eigenschaftswert

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?: SeasonalityUnion

Eigenschaftswert

SeasonalityUnion

shortSeriesHandlingConfig

Der Parameter, der definiert, wie AutoML kurze Zeitreihen verarbeiten soll.

shortSeriesHandlingConfig?: string

Eigenschaftswert

string

targetAggregateFunction

Die Funktion, die verwendet werden soll, um die Zielspalte der Zeitreihe zu aggregieren, um einer vom Benutzer angegebenen Häufigkeit zu entsprechen. Wenn die TargetAggregateFunction festgelegt ist, d. h. nicht 'None', aber der Freq-Parameter nicht festgelegt ist, wird der Fehler ausgelöst. Die möglichen Zielaggregationsfunktionen sind: "summe", "max", "min" und "mean".

targetAggregateFunction?: string

Eigenschaftswert

string

targetLags

Die Anzahl der letzten Perioden, die von der Zielspalte liegen sollen.

targetLags?: TargetLagsUnion

Eigenschaftswert

TargetLagsUnion

targetRollingWindowSize

Die Anzahl der letzten Zeiträume, die zum Erstellen eines rollierenden Fensterdurchschnitts der Zielspalte verwendet werden.

targetRollingWindowSize?: TargetRollingWindowSizeUnion

Eigenschaftswert

TargetRollingWindowSizeUnion

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?: string

Eigenschaftswert

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?: string

Eigenschaftswert

string