ForecastingSettings Classe

Initialise une nouvelle instance de ForecastingSettings.

Pays ou région pour les jours fériés pour les tâches de prévision. Il doit s’agir des codes de pays/région à deux lettres au format ISO 3166, par exemple, « US » ou « GB ».

Nombre de périodes entre l’heure d’origine d’un pli cv et le pli suivant. Par exemple, si CVStepSize = 3 pour les données quotidiennes, l’heure d’origine de chaque pliage est séparée de trois jours.

Indicateur de génération de décalages pour les fonctionnalités numériques avec « auto » ou null.

Colonnes de fonctionnalité disponibles pour l’entraînement, mais inconnues au moment de la prévision/inférence. Si features_unknown_at_forecast_time n’est pas défini, il est supposé que toutes les colonnes de fonctionnalité du jeu de données sont connues au moment de l’inférence.

Horizon maximal de prévision souhaité en unités de fréquence de série chronologique. Veuillez noter qu’il ForecastHorizon s’agit de la classe de base. Selon le scénario, une classe dérivée de la classe de base peut devoir être affectée ici, ou cette propriété doit être castée en une des classes dérivées possibles. Les classes dérivées disponibles incluent AutoForecastHorizon et CustomForecastHorizon.

Lors d'une prévision, ce paramètre représente la période pour laquelle la prévision est souhaitée, par exemple tous les jours, toutes les semaines, tous les ans, etc. La fréquence de prévision correspond à la fréquence du jeu de données par défaut.

Définissez le caractère saisonnier de la série chronologique sous la forme d’un entier multiple de la fréquence de la série. Si la saisonnalité est définie sur « auto », elle est déduite. Veuillez noter qu’il ForecastingSeasonality s’agit de la classe de base. Selon le scénario, une classe dérivée de la classe de base peut devoir être affectée ici, ou cette propriété doit être castée en une des classes dérivées possibles. Les classes dérivées disponibles incluent AutoSeasonality et CustomSeasonality.

Paramètre définissant la manière dont AutoML doit gérer les séries chronologiques courtes.

Fonction à utiliser pour agréger la colonne cible de la série chronologique de façon à ce qu’elle soit conforme à une fréquence spécifiée par l’utilisateur. Si targetAggregateFunction est défini, c’est-à-dire pas « None », mais que le paramètre freq n’est pas défini, l’erreur est déclenchée. Les fonctions d’agrégation cibles possibles sont les suivantes : « sum », « max », « min » et « mean ».

Nombre de périodes passées à décaler par rapport à la colonne cible. Veuillez noter qu’il TargetLags s’agit de la classe de base. Selon le scénario, une classe dérivée de la classe de base peut devoir être affectée ici, ou cette propriété doit être castée en une des classes dérivées possibles. Les classes dérivées disponibles incluent AutoTargetLags et CustomTargetLags.

Nombre de périodes passées utilisées pour créer une moyenne de fenêtres dynamiques de la colonne cible. Veuillez noter qu’il TargetRollingWindowSize s’agit de la classe de base. Selon le scénario, une classe dérivée de la classe de base peut devoir être affectée ici, ou cette propriété doit être castée en une des classes dérivées possibles. Les classes dérivées disponibles incluent AutoTargetRollingWindowSize et CustomTargetRollingWindowSize.

Nom de la colonne de temps. Ce paramètre permet de spécifier la colonne DateHeure dans les données d’entrée utilisées pour la génération de la série chronologique et la déduction de sa fréquence.

Noms des colonnes utilisées pour regrouper une série chronologique. Permet de créer plusieurs séries. Si le grain n’est pas défini, le jeu de données est considéré être une série chronologique. Ce paramètre est utilisé avec les tâches de type prévision.

Configurez la décomposition STL de la colonne cible de série chronologique.