SsaForecastingEstimator 클래스
정의
중요
일부 정보는 릴리스되기 전에 상당 부분 수정될 수 있는 시험판 제품과 관련이 있습니다. Microsoft는 여기에 제공된 정보에 대해 어떠한 명시적이거나 묵시적인 보증도 하지 않습니다.
단수 스펙트럼 분석을 사용하여 예측합니다.
public sealed class SsaForecastingEstimator : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.SsaForecastingTransformer>
type SsaForecastingEstimator = class
interface IEstimator<SsaForecastingTransformer>
Public NotInheritable Class SsaForecastingEstimator
Implements IEstimator(Of SsaForecastingTransformer)
- 상속
-
SsaForecastingEstimator
- 구현
설명
이 예측 변수를 만들려면 ForecastBySsa를 사용합니다.
입력 및 출력 열
입력 열이 하나만 있습니다. 입력 열은 값이 Single 시계열의 타임스탬프 값을 나타내는 위치여야 합니다Single.
예측 값의 벡터 하나 또는 예측 값의 벡터, 신뢰 하한 하한의 벡터, 신뢰도 상한의 벡터 등 세 개의 벡터를 생성합니다.
예측 도구 특성
이 추정기는 매개 변수를 학습하기 위해 데이터를 확인해야 합니까? | 예 |
입력 열 데이터 형식 | Single |
출력 열 데이터 형식 | Single 벡터 |
ONNX로 내보낼 수 있습니다. | 아니요 |
예측 도구 특성
기계 학습 작업 | 이상 감지 |
정규화가 필요한가요? | 아니요 |
캐싱이 필요한가요? | 아니요 |
Microsoft.ML 외에도 필요한 NuGet | Microsoft.ML.TimeSeries |
학습 알고리즘 세부 정보
이 클래스는 SSA(단수 스펙트럼 분석)를 기반으로 하는 일반적인 변칙 검색 변환을 구현합니다. SSA는 시계열을 추세, 계절성 및 노이즈 구성 요소로 분해하고 시계열의 미래 가치를 예측하기 위한 강력한 프레임워크입니다. 원칙적 SSA는 입력 시계열에서 스펙트럼의 각 구성 요소가 시계열의 추세, 계절 또는 노이즈 구성 요소에 해당하는 스펙트럼 분석을 수행합니다. SSA(단수 스펙트럼 분석)에 대한 자세한 내용은 이 문서를 참조하세요.
사용 예제에 대한 링크는 참고 섹션을 참조하세요.
메서드
Fit(IDataView) |
변환기를 학습하고 반환합니다. |
GetOutputSchema(SchemaShape) |
변환기에 대한 스키마 전파입니다. 입력 스키마가 제공된 스키마와 같으면 데이터의 출력 스키마를 반환합니다. 신뢰 구간이 요청되면 3개의 출력 열을 만듭니다. 그렇지 않으면 하나만 요청합니다. |
확장 메서드
AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
추정기 체인에 '캐싱 검사점'을 추가합니다. 이렇게 하면 다운스트림 추정기가 캐시된 데이터에 대해 학습됩니다. 여러 데이터 전달을 수행하는 트레이너 앞에 캐싱 검사점을 두는 것이 유용합니다. |
WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
추정기가 지정된 경우 대리자를 호출한 후 Fit(IDataView) 호출되는 래핑 개체를 반환합니다. 예측 도구가 적합한 항목에 대한 정보를 반환하는 것이 중요한 경우가 많습니다. 따라서 Fit(IDataView) 메서드는 일반 ITransformer개체가 아닌 특별히 형식화된 개체를 반환합니다. 그러나 동시에 IEstimator<TTransformer> 개체가 많은 파이프라인으로 형성되는 경우가 많으므로 변압기를 가져올 추정기가 이 체인의 어딘가에 묻혀 있는 위치를 통해 EstimatorChain<TLastTransformer> 추정기 체인을 빌드해야 할 수도 있습니다. 이 시나리오에서는 fit이 호출되면 호출되는 대리자를 이 메서드를 통해 연결할 수 있습니다. |