如何在 Vertex AI AutoML 时间序列模型中选择目标列

Posted 2023-03-29

【中文标题】如何在 Vertex AI AutoML 时间序列模型中选择目标列

【英文标题】：How to select a target column in a Vertex AI AutoML time series model

【发布时间】：2021-09-08 21:24:52

【问题描述】：

我正在使用时间序列 AutoML 模型测试 Google Cloud Vertex AI。

我从 Biguery 表中创建了一个数据集，其中包含 2 列，其中一列是时间戳，另一列是我想要预测的数值：

salesorderdate 是我的TIMESTAMP 列，orders 是我要预测的值。

当我继续下一步时，我无法选择 orders 作为我要预测的值，此字段没有可用选项：

我在这里缺少什么？在这种情况下，时间序列值肯定是是的目标值吗？这里是否有更多字段的期望，是否可以通过这种方式将额外的特征作为列添加到时间序列模型中？

【参考方案1】：

我从您的问题中猜想您正在使用“预测模型”。请注意，它在“预览版”Product launch stage 中，所有后果均由该事实引起。

在文档中，您可以找到Training data structure 以下信息：

必须至少有两列且不超过 1,000 列。

对于训练 AutoML 模型的数据集，一列必须是目标， 并且必须至少有一个特征可用于训练模型。 如果训练数据不包含目标列，Vertex AI 无法将训练数据与所需结果相关联。

我想你正在使用 AutoML 模型，所以在这种情况下，你需要在数据集中有 3 列：

时间列 - 用于按时间放置由该行表示的观察结果 时间序列标识符列为“预测训练数据通常包含多个时间序列” 目标列是模型应该学习预测的值。

如果你想预测 orders 这应该是目标列。但在您选择此目标之前，此“时间序列标识符列”已在上一步中选择，因此您没有可用的列可供选择。

因此，您需要向 BigQuery 表中添加至少一个额外的列，该列将用作时间序列列。您可以在每行中添加具有相同值的数据集列。这个概念在Forecasting data preparation best practices中提出：

您可以在单个时间序列上训练预测模型（在其他时间序列中） 换句话说，时间序列标识符列包含相同的值 所有行）。然而，Vertex AI 更适合训练数据 包含两个或多个时间序列。为获得最佳效果，您应该在 用于训练模型的每一列至少有 10 个时间序列。

【讨论】：

我目前有date 和orders - 我不明白他们需要的字段应该是什么？

@BenP 我已编辑。现在应该很清楚了。

【参考方案2】：

根据 AutoML，目标列不能为空。

目标列的要求

目标列必须符合以下要求：

它必须是分类的或数值的。 如果是 Categorical，则必须至少有 2 个且不超过 500 个不同的值。 不能为空