时间序列建模¶

可用性的信息

datarrobot Self Service用户目前无法使用时间序列建模.

对于条件可能随时间变化的数据科学问题，推荐使用时间序列建模. 用这种方法, 验证集由来自用于模型训练的时间窗口之外(并且比时间窗口更近)的时间窗口的观察结果组成. 具有时间意识的建模可以对单行进行预测, or, 它的核心时间序列功能, 能否从最近的历史中提取模式并预测未来的多个事件.

主题	描述了...
什么是基于时间的建模?	了解基本的建模过程和推荐的阅读路径.
时间序列工作流概述	查看用于创建时间序列项目的工作流程.
时间序列洞察	探索可用于帮助解释数据和模型的可视化.
时间序列预测	使用时间序列模型进行预测.
Multiseries建模	使用包含多个时间序列的数据集进行建模.
创建集群	允许datarrobot识别自然片段(类似系列)，以进一步探索您的数据.
分段建模	将系列划分为用户定义的段, 为每个段创建多个项目, 并为数据生成一个单一的组合模型.
重点学科	对现在和不久的将来进行预测(非常短期的预测).
启用外部预测比较	比较DataRobot之外构建的模型预测与DataRobot预测.
高级时间序列建模	修改分区，设置高级选项，并理解窗口设置.
时间序列建模数据	使用时间序列建模数据集: 创建建模数据集使用数据准备工具恢复修剪过的特征
时间序列参考	学习自定义时间序列项目，并查看各种深入的datarrobot时间序列建模参考资料, 以及时间序列的考虑

更新 2022年12月1日

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