搜索研究与资料 · 工具介绍
AutoTS
自动比较多种时间序列模型与数据变换,基于 pandas 数据生成点预测和上下界预测。
AutoTS 能做什么
自动比较多种时间序列模型与数据变换,基于 pandas 数据生成点预测和上下界预测。
- 模型训练与部署
如何使用 AutoTS
比较预测模型并导出序列结果
准备输入
- 带日期、序列标识与数值的长表或宽表
- 预测长度与验证方案
- 可接受的模型搜索时间和内存预算
操作步骤
- 按长表或宽表要求整理数据,核对日期索引和序列列名。
- 设置预测长度、模型列表、搜索代数及验证次数,再调用 fit;资源较少时先选择较轻的模型列表。
- 调用 predict,读取 forecast 及上下界,并用 results 的验证结果对比候选模型。
预期交付物
- 点预测和上下界表格
- 候选模型的验证比较结果
自动搜索消耗随模型与序列规模增加,应先限制模型列表和搜索轮数;历史验证排名不能保证未来表现。
开始前需要了解
账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查,再用于实际工作。
从搜索研究与资料角度评估AutoTS
把搜索研究与资料需要的条件列清楚,再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制,再逐项确认下面的问题;这些是选型方法,不表示每款工具都具备同样能力。
来源能否回看
需要能打开的原始页面或文档位置,不能只有一段无出处的摘要。
范围是否与问题一致
核对日期、地区、对象与定义,不把相似术语当成同一事实。
是否保留反例
把冲突资料和未解决问题放进结论,避免只找支持原想法的证据。
选择一个小样任务,先检查结果与交付格式,再决定是否用于更多资料。