Previsão com ARIMA+

BigQuery ML ARIMA_PLUS é um modelo de previsão univariado. Por ser um modelo estatístico, ele é mais rápido treinar do que um modelo baseado em redes neurais. Recomendamos treinar um modelo BigQuery ML ARIMA_PLUS quando você precisa executar muitas iterações rápidas de treinamento de modelo ou precisa de um valor de referência econômico para medir outros modelos.

Assim como Prophet, o BigQuery ML ARIMA_PLUS tenta decompor cada série temporal em tendências, estações e feriados, produzindo uma previsão usando a agregação dessas inferências de modelos. No entanto, uma das muitas diferenças é que o BQML ARIMA+ usa o ARIMA para modelar o componente de tendência, enquanto o Prophet tenta ajustar uma curva usando um modelo logístico ou linear parcial.

Google Cloud oferece um pipeline para treinar um modelo BigQuery ML ARIMA_PLUS e um pipeline para receber inferências em lote de um modelo BigQuery ML ARIMA_PLUS. Os dois pipelines são instâncias de pipelines da Gemini Enterprise Agent Platform de Google Cloud componentes de pipeline (GCPC).

A seguir