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样例 数据样本 使用公开数据集AirPassengers.csv的前120行 数据示例: Month,Passengers1949-01,1121949-02,1181949-03,1321949-04,1291949-05,1211949-06,1351949-07,1481949-08,1481949-09,1361949-10,1191949-11,1041949-12,1181950-01,1151950-02,1261950-03,141
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概述 该算子可以帮助我们自动确定 A R I M A ( p , d , q ) ( P , D , Q ) m。 Auto ARIMA选择过程 1. 执行差分测试 决定差分d的大小(KPSS检测和ADF检测) 2. 拟合模型: 通过限制start_p、max_p、start_q max_q,在该范围内搜索最优参数;如果启用了季节性可选项,则还会执行Canova-Hansen来确定季节性差分的最佳阶数 D ,并之后基于此确定最佳 P 和 Q 超参数。 3. Auto ARIMA基于给定的information_criterion进行模型优化,范围('aic', 'aicc', 'bic', 'hqic', 'oob');A并通过生成AIC和BIC值来确定参数的最佳组合。AIC和BIC值是用于比较模型的评估器。这些值越低,模型就越好。 目前 Auto ARIMA算子只支持在Notebook环境运行,不支持 DLI 环境下运行。
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参数说明 表3 参数 是否必选 描述 默认值 seq_col_name 是 时序列。用来对valueColName排序。 无 value_col_name 是 数值列 无 group_col_names 否 分组列,多列用逗号分隔,如“col0,col1”。每个分组会构建一个时间序列 无 frequency 否 时序频率,正整数,范围为(0, 12]。 12说明 12表示12月/年。 max_order 否 p,q最大值,正整数,范围为[0,4]。 2 max_seasonal_order 否 季节性p,q最大值,正整数,范围为[0,2]。 1 max_diff 否 差分d最大值。正整数,范围为[0,2]。 2 max_seasonal_diff 否 季节性差分d最大值。正整数,范围为[0,1]。 1 diff 否 差分d,正整数,范围为[0,2]。diff与maxDiff同时设置时,maxDiff被忽略。diff与seasonalDiff要同时设置。 -1说明 取值为-1表示不指定diff。 seasonal_diff 否 季节性差分d。正整数,范围为[0,1]。seasonalDiff与maxSeasonalDiff同时设置时,maxSeasonalDiff被忽略。 -1说明 取值为-1表示不指定seasonalDiff。 max_iter 否 最大迭代次数,正整数 1500 tol 否 容忍度,double类型。 1e-5 predict_step 否 预测条数,数字,范围为(0, 365]。 12 confidence_level 否 预测置信水平,数字,范围为(0, 1)。 0.95
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