google-cloud-automl - 多次训练同一个 Google AutoML 模型

Question

问题：是否可以多次训练来自 Google AutoML 的同一个模型？

问题：我有几个包含时间序列数据的数据集。例子：

• 数据集 A：[[product1, date1, price], [product1, date2, price]]
• 数据集 B：[[product2, date1, price], [product2, date2, price]]
• 数据集 C: [[product3, date1, price], [product3, date2, price]]

在 Google AutoML 中描述列时，您可以将数据标记为时间序列数据，并将日期列指定为时间序列。记住它是时间序列数据非常重要。我认为合并数据集不是一个好主意，因为会有重复的日期。

是否可以在数据集 A 上训练模型，然后在数据集 B 上完成训练，等等，还是您建议合并数据集？

谢谢。

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Answer 1

你可以结合数据，我不明白这与你所描述的有什么关系。将列标记为列时，TimeAutoML Tables会根据该列拆分数据，将最旧的 80% 作为训练集，接下来的 10% 作为验证集，最近的 10% 作为测试集。

如果您的集合中没有足够的数据在时间列中不同，无法将数据拆分为上述 80/10/10，您将不希望将其标记为时间列，而是手动拆分数据。

如果数据集不相关并且彼此不同，那么您需要为每个数据集训练单独的模型。