<Name_des_Modells>!FORECAST¶

Syntax¶

Die erforderlichen Argumente variieren je nachdem, für welchen Anwendungsfall das Modell trainiert wurde.

Einzelzeitreihen-Modelle ohne exogene Variablen:

<name>!FORECAST(
  FORECASTING_PERIODS => <forecasting_periods>,
  [ CONFIG_OBJECT => <config_object> ]
);

Einzelreihen-Modelle mit exogenen Variablen:

<name>!FORECAST(
  INPUT_DATA => <input_data>,
  TIMESTAMP_COLNAME => '<timestamp_colname>',
  [ CONFIG_OBJECT => <config_object> ]
);

Multizeitreihen-Modelle ohne exogene Variablen:

<name>!FORECAST(
  SERIES_VALUE => <series>,
  FORECASTING_PERIODS => <forecasting_periods>,
  [ CONFIG_OBJECT => <config_object> ]
);

Multizeitreihen-Modelle mit exogenen Variablen:

<name>!FORECAST(
  SERIES_VALUE => <series>,
  SERIES_COLNAME => <series_colname>,
  INPUT_DATA => <input_data>,
  TIMESTAMP_COLNAME => '<timestamp_colname>',
  [ CONFIG_OBJECT => <config_object> ]
);

Argumente¶

Benötigt:

Nicht alle der folgenden Argumente sind für jeden der zuvor aufgeführten Anwendungsfälle erforderlich.

FORECASTING_PERIODS => forecasting_periods

Erforderlich für Prognosen ohne exogene Variablen.

Die Anzahl der Schritte bis zur Prognose. Das Intervall zwischen den Schritten wird während des Trainings vom Modell abgeleitet.

INPUT_DATA => input_data

Erforderlich für Prognosen mit exogenen Variablen.

Eine Referenz zu einer Tabelle, Ansicht oder Abfrage, die die zukünftigen Zeitstempel und Werte der exogenen Variablen (zusätzliche, vom Benutzer bereitgestellte Features) enthält, die beim Training des Modells als Eingabedaten mit input_data übergeben wurden. Die Verwendung einer Referenz ermöglicht bei einem Prognoseprozess, der mit eingeschränkten Berechtigungen ausgeführt wird, Ihre Berechtigungen für den Zugriff auf die Daten zu nutzen. Die Spalten werden anhand des Namens zwischen diesem Argument und den ursprünglichen exogenen Trainingsdaten abgeglichen.

Um diesen Verweis zu erstellen, können Sie das Schlüsselwort TABLE mit dem Tabellennamen, dem Ansichtsnamen oder der Abfrage verwenden, oder Sie können die Funktion SYSTEM$REFERENCE oder SYSTEM$QUERY_REFERENCE aufrufen.

TIMESTAMP_COLNAME => 'timestamp_colname'

Erforderlich für Prognosen mit exogenen Variablen.

Der Name der Spalte in input_data, die die Zeitstempel enthält.

SERIES_COLNAME => 'series_colname'

Erforderlich bei Multizeitreihen-Prognosen mit exogenen Variablen.

Der Name der Spalte in input_data, die die Zeitreihen angibt.

SERIES_VALUE => series

Erforderlich bei Multizeitreihen-Prognosen.

Die Zeitreihe für die Prognose. Kann ein einzelner Wert (z. B. 'Series A'::variant) oder ein VARIANT sein, muss aber eine Zeitreihe angeben, mit der das Modell trainiert wurde. Wenn nicht angegeben, werden alle trainierten Zeitreihen vorhergesagt.

Optional:

CONFIG_OBJECT => config_object

Ein OBJECT mit Schlüssel-Wert-Paaren, die zur Konfiguration des Prognose-Jobs verwendet werden.

Schlüssel	Typ	Standard	Beschreibung
prediction_interval	FLOAT	0,95	Ein Wert, der größer als oder gleich 0,0 und kleiner als 1,0 ist. Der Standardwert ist 0,95, was bedeutet, dass 95 % der zukünftigen Punkte innerhalb des Intervalls [untere_Grenze, obere_Grenze] des Prognoseergebnisses liegen werden.
on_error	STRING	'ABORT'	Zeichenfolge (Konstante), die die Fehlerbehandlungsmethode angibt. Dies ist besonders nützlich, wenn Prognosen für mehrere Zeitreihen erstellt werden. Folgende Werte werden unterstützt: 'abort': Modellprognoseoperation abbrechen, wenn in einer Zeitreihe ein Fehler auftritt. 'skip': Alle Zeitreihen überspringen, bei denen während bei der Prognoseerstellung ein Fehler auftritt. Dies ermöglicht eine erfolgreiche Prognose für andere Zeitreihen. Die fehlgeschlagenen Zeitreihen sind in der Modellausgabe nicht enthalten.

Ausgabe¶

Beispiele¶

Siehe Beispiele.