网络智能体-简介
简介
KPI时序预测学件,内置时间序列可预测性分析算法,支持对数据进行预测场景分析、数据预处理、特征画像和可预测性评估,然后推荐给出最适合的预测算法。并利用超参优化,对推荐出的算法进行超参寻优,生成时序预测模型。最后的模型评估,使用测试集验证模型,输出相应的运行结果图。图中包含了实际值和预测值曲线,可有效帮助用户直观的查看和评估模型预测效果。
学件目前是封装在模型训练服务JupyterLab开发环境中的,可通过在项目中创建JupyterLab开发环境,体验学件服务。
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KPI时序预测学件,内置时间序列可预测性分析算法,支持对数据进行预测场景分析、数据预处理、特征画像和可预测性评估,然后推荐给出最适合的预测算法。并利用超参优化,对推荐出的算法进行超参寻优,生成时序预测模型。最后的模型评估,使用测试集验证模型,输出相应的运行结果图。图中包含了实际值和预测值曲线,可有效帮助用户直观的查看和评估模型预测效果。
学件目前是封装在模型训练服务JupyterLab开发环境中的,可通过在项目中创建JupyterLab开发环境,体验学件服务。