ForecastingSettings interface

패키지:

@azure/arm-machinelearning

특정 매개 변수 예측

속성

countryOrRegionForHolidays	예측 작업에 대한 휴일의 국가 또는 지역입니다. ISO 3166 두 글자 국가/지역 코드(예: 'US' 또는 'GB')여야 합니다.
cvStepSize	한 CV 접기의 원본 시간과 다음 접기 사이의 기간 수입니다. 예를 들어 일일 데이터의 경우 CVStepSize = 3인 경우 각 접기에 대한 원본 시간은 3일 간격입니다.
featureLags	'auto' 또는 null을 사용하여 숫자 기능에 대한 지연을 생성하는 플래그입니다.
forecastHorizon	시계열 빈도 단위로 원하는 최대 예측 수평선입니다.
frequency	예측 시 이 매개 변수는 예측이 필요한 기간(예: 매일, 매주, 매년 등)을 나타냅니다. 예측 빈도는 기본적으로 데이터 세트 빈도입니다.
seasonality	시계열 계절성을 계열 빈도의 정수 배수로 설정합니다. 계절성이 'auto'로 설정되면 유추됩니다.
shortSeriesHandlingConfig	AutoML에서 짧은 시계열을 처리하는 방법을 정의하는 매개 변수입니다.
targetAggregateFunction	사용자가 지정한 빈도를 준수하도록 시계열 대상 열을 집계하는 데 사용할 함수입니다. TargetAggregateFunction이 설정된 경우(예: 'None'이 아니라 freq 매개 변수가 설정되지 않은 경우) 오류가 발생합니다. 가능한 대상 집계 함수는 "sum", "max", "min" 및 "mean"입니다.
targetLags	대상 열에서 지연할 지난 기간의 수입니다.
targetRollingWindowSize	대상 열의 롤링 창 평균을 만드는 데 사용된 이전 기간의 수입니다.
timeColumnName	시간 열의 이름입니다. 이 매개 변수는 시계열을 빌드하고 해당 빈도를 유추하는 데 사용되는 입력 데이터의 날짜/시간 열을 지정하도록 예측할 때 필요합니다.
timeSeriesIdColumnNames	타임스레터를 그룹화하는 데 사용되는 열의 이름입니다. 여러 계열을 만드는 데 사용할 수 있습니다. 그레인이 정의되지 않은 경우 데이터 집합은 하나의 시계열로 간주됩니다. 이 매개 변수는 작업 유형 예측에 사용됩니다.
useStl	시계열 대상 열의 STL 분해를 구성합니다.

속성 세부 정보

countryOrRegionForHolidays

예측 작업에 대한 휴일의 국가 또는 지역입니다. ISO 3166 두 글자 국가/지역 코드(예: 'US' 또는 'GB')여야 합니다.

countryOrRegionForHolidays?: string

속성 값

string

cvStepSize

한 CV 접기의 원본 시간과 다음 접기 사이의 기간 수입니다. 예를 들어 일일 데이터의 경우 CVStepSize = 3인 경우 각 접기에 대한 원본 시간은 3일 간격입니다.

cvStepSize?: number

속성 값

number

featureLags

'auto' 또는 null을 사용하여 숫자 기능에 대한 지연을 생성하는 플래그입니다.

featureLags?: string

속성 값

string

forecastHorizon

시계열 빈도 단위로 원하는 최대 예측 수평선입니다.

forecastHorizon?: ForecastHorizonUnion

속성 값

ForecastHorizonUnion

frequency

예측 시 이 매개 변수는 예측이 필요한 기간(예: 매일, 매주, 매년 등)을 나타냅니다. 예측 빈도는 기본적으로 데이터 세트 빈도입니다.

frequency?: string

속성 값

string

seasonality

시계열 계절성을 계열 빈도의 정수 배수로 설정합니다. 계절성이 'auto'로 설정되면 유추됩니다.

seasonality?: SeasonalityUnion

속성 값

SeasonalityUnion

shortSeriesHandlingConfig

AutoML에서 짧은 시계열을 처리하는 방법을 정의하는 매개 변수입니다.

shortSeriesHandlingConfig?: string

속성 값

string

targetAggregateFunction

사용자가 지정한 빈도를 준수하도록 시계열 대상 열을 집계하는 데 사용할 함수입니다. TargetAggregateFunction이 설정된 경우(예: 'None'이 아니라 freq 매개 변수가 설정되지 않은 경우) 오류가 발생합니다. 가능한 대상 집계 함수는 "sum", "max", "min" 및 "mean"입니다.

targetAggregateFunction?: string

속성 값

string

targetLags

대상 열에서 지연할 지난 기간의 수입니다.

targetLags?: TargetLagsUnion

속성 값

TargetLagsUnion

targetRollingWindowSize

대상 열의 롤링 창 평균을 만드는 데 사용된 이전 기간의 수입니다.

targetRollingWindowSize?: TargetRollingWindowSizeUnion

속성 값

TargetRollingWindowSizeUnion

timeColumnName

시간 열의 이름입니다. 이 매개 변수는 시계열을 빌드하고 해당 빈도를 유추하는 데 사용되는 입력 데이터의 날짜/시간 열을 지정하도록 예측할 때 필요합니다.

timeColumnName?: string

속성 값

string

timeSeriesIdColumnNames

타임스레터를 그룹화하는 데 사용되는 열의 이름입니다. 여러 계열을 만드는 데 사용할 수 있습니다. 그레인이 정의되지 않은 경우 데이터 집합은 하나의 시계열로 간주됩니다. 이 매개 변수는 작업 유형 예측에 사용됩니다.

timeSeriesIdColumnNames?: string[]

속성 값

string[]

useStl

시계열 대상 열의 STL 분해를 구성합니다.

useStl?: string

속성 값

string