azure - 具有多个协变量特征的时间序列的 Azure AutoML 预测示例

Question

我想使用 Azure AutoML 进行预测，其中一个时间序列有多个功能。有什么我可以复制的例子吗？

我一直在调查:https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/automated-machine-learning/forecasting-beer-remote/auto-ml-forecasting-beer-remote.ipynb和 https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/automated-machine-learning/forecasting-orange-juice-sales/auto-ml-forecasting-orange-juice-sales.ipynb但使用多个特征而不是仅使用一个时间序列并不走运。

非常感谢任何帮助

Answer 1

看起来您正在尝试找到一个笔记本来展示如何在提供外生特征时预测目标变量。您提供的 OJ 示例笔记本实际上是此场景的一个很好的引用示例。

再看一眼，您会发现在 OJ 示例中，“数量”是“价格”和其他变量的函数。我们建议尝试关注 OJ 数据集中的单个时间序列(单个商店和品牌组合)，因为该概念可能会因关注多个序列而丢失。另请注意，在本例中，OJ 数据集确实具有多个特征，我们只是指定需要排除哪些特征。

OJ 示例笔记本:https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/automated-machine-learning/forecasting-orange-juice-sales/auto-ml-forecasting-orange-juice-sales.ipynb

-Sabina，Azure 机器学习产品经理