Prévision avec ARIMA+

BigQuery ML ARIMA_PLUS est un modèle de prévision univarié. En tant que modèle statistique, il est plus rapide à entraîner qu'un modèle basé sur des réseaux de neurones. Nous vous recommandons d'entraîner un modèle BigQuery ML ARIMA_PLUS si vous devez effectuer de nombreuses itérations rapides d'entraînement de modèle ou si vous avez besoin d'une référence peu coûteuse pour évaluer d'autres modèles.

Comme Prophet, BigQuery ML ARIMA_PLUS tente de décomposer chaque série temporelle en tendances, saisons et jours fériés, ce qui génère une prévision à l'aide de l'agrégation des inférences de ces modèles. Cependant, l'une des nombreuses différences est que BQML ARIMA+ utilise ARIMA pour modéliser le composant de tendance, tandis que Prophet tente d'ajuster une courbe à l'aide d'un modèle logistique ou linéaire par fragment.

Google Cloud propose un pipeline pour l'entraînement d'un modèle BigQuery ML ARIMA_PLUS et un autre pour obtenir des inférences par lot à partir d'un modèle BigQuery ML ARIMA_PLUS. Les deux pipelines sont des instances de Vertex AI Pipelines provenant des Google Cloud Pipeline Components (GCPC).

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