תהליכים מלאים שעוברים משתמשים במודלים של חיזוי סדרות זמן

במאמר הזה מוסבר על תהליכי המשתמשים במודלים של חיזוי סדרות זמן ב-BigQuery ML, כולל על ההצהרות והפונקציות שאפשר להשתמש בהן כדי לעבוד עם מודלים של חיזוי סדרות זמן. ב-BigQuery ML יש את הסוגים הבאים של מודלים לחיזוי סדרות זמן:

• ARIMA_PLUS מודלים חד-משתנים
• ARIMA_PLUS_XREG מודלים מרובי משתנים
• מודל חד-משתני של TimesFM

תהליכי יצירת מודלים

בטבלה הבאה מפורטים המשפטים והפונקציות שבהם אפשר להשתמש כדי ליצור מודלים לחיזוי סדרות עיתיות:

סוג המודל	יצירת מודל	עיבוד מקדים של תכונות	כוונון היפר-פרמטרים	משקלים של מודלים	מדריכים
ARIMA_PLUS	CREATE MODEL	עיבוד מקדים אוטומטי	כוונון אוטומטי של auto.ARIMA^1	ML.ARIMA_COEFFICIENTS	חיזוי של סדרת זמן אחת תחזית של כמה סדרות עיתיות תחזית למיליוני סדרות עיתיות שימוש בחגים מותאמים אישית הגבלת הערכים החזויים איך מבצעים תחזית היררכית של נתוני סדרות עיתיות ביצוע זיהוי אנומליות באמצעות מודל חיזוי של סדרות זמן מרובות משתנים
ARIMA_PLUS_XREG	CREATE MODEL	עיבוד מקדים אוטומטי	כוונון אוטומטי של auto.ARIMA^1	ML.ARIMA_COEFFICIENTS	חיזוי של סדרת זמן אחת תחזית של כמה סדרות עיתיות
TimesFM	לא רלוונטי	לא רלוונטי	לא רלוונטי	לא רלוונטי	תחזית של כמה סדרות עיתיות

‫¹אלגוריתם auto.ARIMA מבצע כוונון היפר-פרמטרים למודול המגמה. אי אפשר לבצע אופטימיזציה של היפרפרמטרים בכל שלבי תהליך יצירת המודל. פרטים נוספים מופיעים במאמר בנושא תהליך יצירת המודלים.

תהליכים שעוברים המשתמשים במודל

בטבלה הבאה מפורטים המשפטים והפונקציות שבהם אפשר להשתמש כדי להעריך, להסביר ולקבל תחזיות ממודלים של חיזוי סדרות עיתיות:

סוג המודל	הערכה	הסקת מסקנות	הסבר מ-AI
ARIMA_PLUS	ML.EVALUATE^1 ML.ARIMA_EVALUATE ML.HOLIDAY_INFO	ML.FORECAST ML.DETECT_ANOMALIES	ML.EXPLAIN_FORECAST^2
ARIMA_PLUS_XREG	ML.EVALUATE^1 ML.ARIMA_EVALUATE ML.HOLIDAY_INFO	ML.FORECAST ML.DETECT_ANOMALIES	ML.EXPLAIN_FORECAST^2
TimesFM	AI.EVALUATE	AI.FORECAST	לא רלוונטי

‫¹אפשר להזין נתוני הערכה לפונקציה ML.EVALUATE כדי לחשב מדדי תחזית כמו שגיאת אחוז ממוצעת מוחלטת (MAPE). אם אין לכם נתוני הערכה, אתם יכולים להשתמש בפונקציה ML.ARIMA_EVALUATE כדי להציג מידע על המודל, כמו סחף ושונות.

‫²הפונקציה ML.EXPLAIN_FORECAST כוללת את הפונקציה ML.FORECAST כי הפלט שלה הוא קבוצת-על של התוצאות של ML.FORECAST.