<Name_des_Modells>!SHOW_EVALUATION_METRICS¶

Syntax¶

Sie können diese Methode aufrufen, um die Metriken der Kreuzvalidierung abzurufen, die beim Training des Modells generiert wurden, oder Sie können sie mit zusätzlichen Daten aufrufen, die zum Zeitpunkt des Trainings nicht verfügbar waren (Out-of-Sample-Daten, Daten außerhalb der Stichprobe) und erhalten Metriken, die darauf basieren, wie gut das Modell diese Daten vorhersagt.

Rückgabe von Zeitreihen-Kreuzvalidierungsmetriken, die zur Trainingszeit generiert wurden:

Diese Metriken sind nur verfügbar, wenn für CONFIG_OBJECT während der Modellkonstruktion evaluate=TRUE eingestellt ist (Standardeinstellung).

<model_name>!SHOW_EVALUATION_METRICS();

Berechnen der Kreuzvalidierungsmetriken auf Out-of-Sample-Daten:

<model_name>!SHOW_EVALUATION_METRICS(
  INPUT_DATA => <input_data>,
  [ SERIES_COLNAME => '<series_colname>', ]
  TIMESTAMP_COLNAME => '<timestamp_colname>',
  TARGET_COLNAME => '<target_colname>',
  [ CONFIG_OBJECT => <config_object> ]
);

Argumente¶

Die folgenden Argumente gelten nur für den Anwendungsfall, dass zusätzliche Daten außerhalb der Stichprobe vorliegen.

Benötigt:

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

INPUT_DATA => input_data

Eine Referenz zu einer Tabelle, Ansicht oder Abfrage, die die zukünftigen Zeitstempel und Werte des Ziels und aller exogenen Variablen enthält, die beim Training verwendet wurden. 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'

Name der Spalte, die in input_data die Zeitstempel enthält.

TARGET_COLNAME => 'target_colname'

Name der Spalte, die in input_data das Ziel (abhängiger Wert) enthält.

Optional:

SERIES_COLNAME => 'series_colname'

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

CONFIG_OBJECT => config_object

Ein OBJECT-Objekt mit Schlüssel-Wert-Paaren, die zur Konfiguration des Bewertungsjobs 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 in dem Intervall [untere_Grenze, obere_Grenze] liegen, das vom Prognoseergebnis abgeleitet wurde.
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. Fehlgeschlagene Zeitreihen sind in der Modellausgabe nicht enthalten.

Ausgabe¶

Beispiele¶

Siehe Beispiele.