machine-learning - 如何使用外部回归器在 BigQuery 中训练 Arima_PLUS 模型？

Question

我在大查询上创建了一个模型，是否可以包含其他列作为外部回归器？

例如，我想包括日期、用户、每个会话的页面、跳出率等来预测用户。

create or replace model bqml_tutorial.create_model
options
(model_type= 'ARIMA_PLUS',
time_series_timestamp_col='Date',
time_series_data_col='Users',
auto_arima=True,
data_frequency = 'AUTO_FREQUENCY',
decompose_time_series= True)
as
select Date, cv as Users from `bqml_tutorial.cvrate` ORDER BY Date 

标签： machine-learninggoogle-bigqueryarima

Answer 1

查看文档，这是目前不可用的。您可以在 BigQuery 中训练的 ARIMA_PLUS 模型已经做了很多事情（季节性研究、异常值移除、缺失数据插值等）。但就外部回归器而言，您无法添加特定列来训练您的模型。

您可以放入模型的唯一附加数据是假期信息（使用 HOLIDAY_REGION 选项）。这已经很棒了！

请注意，您可以通过使用 TIME_SERIES_ID_COL 参数指定要预测的列来同时训练多个时间序列的模型。但这将使您从独立模型中预测所有这些列（因此不会对一列对另一列的影响进行建模）。