Autoregressive Integrierte Moving Average Tutorial

ARIMA-Modellierung Das ARIMA-Modell ist eine Erweiterung des ARMA i-Modells für nichtstationäre Zeitreihen (Zeitreihen mit einer oder mehreren integrierten Einheitswurzeln). Der ARIMA Model Wizard automatisiert die Modellierungsschritte: Erraten von Anfangsparametern, Parametervalidierung, Güteprüfung und Restdiagnose. Um diese Funktionalität zu nutzen, wählen Sie das entsprechende Symbol auf der Symbolleiste (oder dem Menüpunkt): Wählen Sie im Arbeitsblatt die entsprechende Reihenfolge des autoregressiven (AR) Komponentenmodells, Integrationsreihenfolge (d), Und die Reihenfolge des gleitenden Durchschnittskomponentenmodells. Wählen Sie dann Güte von Fit-Tests, Restdiagnose und benennen Sie eine Position auf Ihrem Arbeitsblatt, um das Modell zu drucken. Hinweis: Standardmäßig generiert der Modell-Assistent eine schnelle Vermutung der Werte der Modellparameter, aber der Benutzer kann kalibrierte Werte für die Modellkoeffizienten erzeugen. Nach Beendigung gibt die ARMA-Modellierungsfunktion die ausgewählten Modellparameter und ausgewählte Testskalkulationen an der vorgesehenen Position des Arbeitsblatts aus. Der ARIMA-Assistent fügt Excel-Typ von Kommentaren (rote Pfeilköpfe) zu den Beschriftungszellen hinzu, um sie zu beschreiben. Guten Morgen an alle folge ich der Demo von Prognose - Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) auf der nächsten Seite: I Haben in anderen Beispielen beobachtet, wo sie Komponenten wie SplitData, TrainModel verwenden, um das Modell zu trainieren. unter anderen. In diesem Tutorial sind nur zwei Objekte: 1. Objekt CSV 2. Ausführen Script R Für dieses Beispiel benötigen Sie nicht setzen einige TrainModel auf die Daten, die Sie trainieren oder R-Code mit auto. arima bereits Züge Warten auf Ihre wertvollen Antworten, Nelson Gomez Venezuela . Dienstag, 18. Oktober 2016 2:51 PM Vorgeschlagen als Antwort von Hai Ning Microsoft employee, Moderator Mittwoch, 19. Oktober 2016 09:30 Als Antwort markiert von neerajkhMSFT Moderator Montag, 24. Oktober 2016 16:12 Mittwoch, 19. Oktober , 2016 1:17 PM Alle Antworten In dem Dokument, azure. microsoften-usdocumentationarticlesmachine-learning-r-csharp-arima wird der gesamte Code in R im Execute R Script-Modul geschrieben, anstatt die eingebauten Module in Azure ML zu verwenden. Außerdem hat der Autor den gesamten Datensatz für die Schulung verwendet und ist an der Prognose in die Zukunft interessiert, ohne in Evaluationsmetriken als Beispiel für die Erstellung eines einfachen Webservices mit R zu suchen. Es wird jedoch empfohlen, die Daten in den Trainingstest aufzuteilen Bewerten Sie Ihr Modell, bevor Sie Ihren Code operationalisieren. Bearbeitet von Jaya Mathew Microsoft Mitarbeiter Dienstag, 18. Oktober 2016 8:37 PM Hallo Jaya danke sehr viel für Ihre prompte Antwort. "Es wird jedoch empfohlen, dass Sie die Daten in den Trainingstest teilen, um Ihr Modell zu evaluieren, bevor Sie Ihren Code operationalisieren. Im neu zu ML, versuchen Sie Folgendes zu tun: csv --- gt split (70 30) ----- gt Hier habe ich Zweifel mit Execute R-Skript quotArimaquot-Komponente, weiß nicht, wie die Verbindung Bitte können Sie mich führen Grüße Nelson Gomez Mittwoch, 19. Oktober 2016 12:38 Vorgeschlagen als Antwort von Hai Ning Microsoft Mitarbeiter, Moderator Mittwoch, 2016 9:30 PM Als Antwort markiert von neerajkhMSFT Moderator Montag, 24. Oktober 2016 4:12 Uhr Mittwoch, 19. Oktober, 2016 1:17 PM Außerdem können Sie benutzerdefinierte Module jetzt in der Galerie für Zeitreihen Montag, 24. Oktober, 2016 4:13 PM Guten Tag Jaya danken Ihnen sehr viel für Ihre Zeit zu beantworten. Yaja basierend auf Ihrer Empfehlung Ich möchte Sie fragen, ob dies die Art, wie Sie mir raten, die Daten zu trennen. Was ist der richtige Weg Warten auf Ihre wertvolle Antwort, verabschiedet, Nelson Gomez Venezuela Dienstag, 25. Oktober 2016 16.26 Uhr Beide Screenshots scheinen richtig. Dann im Modul "R-Skript ausführen" möchten Sie einfach Ihre Traintest-Daten aus dem Modul "Split Data" wie folgt einlesen: Dienstag, 25. Oktober 2016 17:37 Jaya Guten Tag, vielen Dank für Ihre prompte Antwort und Ihr wertvolles Zusammenarbeit im Unterricht. Bitte entschuldigen Sie so viele E-Mails, Im lernen all dies. Beachten Sie, dass in der CSV nur 1 Datensatz generiert wird und dass die Daten und die kontinuierlichen Werte durch Semikolons getrennt werden () Um die Daten mit der (SPLIT) zu trennen, was wäre Ihre Empfehlung Beispiel: .- Platzieren Sie alle vertikal das ist Zu sagen, 10012016 2500 10022016 1500 10032016 3500 04102016 1200 05102016 2600 06102016 2700. . . . Hinweis: Im Code durch separate Vektordaten, dh Daten und Werte. Aber nicht spezifiziert, zum Beispiel, 70 30 (Zug-Test) Ich hoffe, Sie haben meine Frage verstanden. Warten auf Ihre wertvolle Antwort, wir entschieden, Nelson Gomez Dienstag, 25. Oktober 2016 20:30 Jaya guten Tag, ich danke Ihnen für Ihre Zusammenarbeit und prompte Antwort. Jaya folgt Ihrer Empfehlung. Ich würde folgendes fragen: Das ist meine Struktur (Beispiel) Das heißt, meine Daten werden kontinuierlich aufgebaut, während sie durch die Daten gehen, dh, dass die Daten kontinuierlich sind und sich ändern. Es gibt einen Teil in Split, wo Relative Expression (die laut Microsoft-Dokumentation sagt, wir sollten es nutzen, wenn wir auf Felder des Typs Datum oder Uhrzeit beziehen wollen) verwendet wird, habe ich den folgenden Test durchgeführt: 1. quotDatesquot lt08- 26-2016 und es funktionierte. Aber es gibt einen Weg, um etwas wie folgt: Ist, einen Weg finden, um nicht vorab einen Datumswert, da meine Daten ändern sich nach der Zeit. Warten auf Ihre wertvolle Antwort, verabschiedet sich, Nelson Gomez Venezuela Mittwoch, 26. Oktober 2016 08:09 Hallo Jaya danke für Ihre prompte Antwort und Zusammenarbeit und für so viele E-Mails zu entschuldigen. Jaya in meinen Daten ist es möglich, dass sie Werte 0 sind. Es bedeutet, dass für diesen Tag nichts von dem betreffenden Produkt verkauft wurde. In meinen Daten zu bewerten, sind sie als kontinuierliche Tage in einem Zeitraum von 60 Tagen. Derzeit gibt es Daten mit niedrigen Werten. Ist das, warum es sagt unendlich Die Werte, die in MAPE, MASE, sMAPE angezeigt werden sollte in der Nähe von 0 Ich hoffe, Ihre Antworten. Montag, 7. November 2016 15:29 Microsoft führt eine Online-Umfrage durch, um Ihre Meinung über die Msdn-Website zu verstehen. Wenn Sie sich für eine Teilnahme entscheiden, wird Ihnen die Online-Umfrage präsentiert, wenn Sie die Msdn-Website verlassen. Möchten Sie teilnehmen Helfen Sie uns, MSDN zu verbessern. Besuchen Sie unsere UserVoice-Seite zum Übermitteln und Abstimmen über Ideen Dev-Center LernressourcenForecasting - ARIMA API Passen Sie ein AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) - Modell an, um Werte zukünftig vorherzusagen. Gt Hinweis: Dies wird abgeschrieben. Prognose - AutoRegressive Integrierte Moving Average (ARIMA) API ist ein Beispiel mit Microsoft Azure Machine Learning, das ein ARIMA-Modell für die Dateneingabe des Benutzers passt und anschließend die Prognose für zukünftige Daten ausgibt. Wird die Nachfrage nach einem bestimmten Produkt in diesem Jahr erhöhen Kann ich meine Produktverkäufe für die Ferienzeit vorhersagen, so dass ich mein Inventar effektiv planen kann Vorhersagemodelle sind geeignet, solche Fragen anzusprechen. Angesichts der bisherigen Daten untersuchen diese Modelle versteckte Trends und Saisonalität, um zukünftige Trends vorherzusagen. Während dieser Webservice von Benutzern möglicherweise durch eine mobile App, eine Website oder sogar auf einem lokalen Computer verbraucht werden kann, dient der Zweck des Webdienstes auch als Beispiel dafür, wie Azure ML zum Erstellen von Webdiensten verwendet werden kann Oben auf dem R-Code. Mit nur wenigen Zeilen R-Code und Klicks einer Schaltfläche im Azure ML Studio kann ein Experiment mit R-Code erstellt und als Web-Service veröffentlicht werden. Der Webdienst kann dann auf dem Azure-Marktplatz veröffentlicht und von Benutzern und Geräten auf der ganzen Welt verbraucht werden, ohne dass eine Infrastruktur vom Autor des Webdienstes eingerichtet wird.