<モデル名>!FORECAST¶

構文¶

必要な引数は、モデルがどのようなユースケースに対してトレーニングされたかによって異なります。

外生変数なしの単一系列モデルの場合:

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

外生変数ありの単一系列モデルの場合:

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

外生変数なしの複数系列モデルの場合:

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

外生変数ありの複数系列モデルの場合:

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

引数¶

必須：

以下の引数のすべてが、すべてのユースケースに必要なわけではありません。

FORECASTING_PERIODS => forecasting_periods

外生変数なしの予測に必要。

予測に先立つステップの数。ステップとステップの間隔は、トレーニング中にモデルによって推測されます。

INPUT_DATA => input_data

外生変数ありの予測に必要。

モデルのトレーニング時に input_data として渡された、外生変数（ユーザーが提供する追加特徴量）の将来のタイムスタンプと値を含むテーブル、ビュー、クエリへの 参照。参照を使用すると、制限付き権限で実行される予測プロセスで、ご自身の権限を使用してデータにアクセスできるようになります。列はこの引数と元の外生トレーニングデータとの間で名前によってマッチングされます。

この参照を作成するには、 TABLE キーワード をテーブル名、ビュー名、クエリと共に使用するか、 SYSTEM$REFERENCE または SYSTEM$QUERY_REFERENCE 関数を呼び出します。

TIMESTAMP_COLNAME => 'timestamp_colname'

外生変数ありの予測に必要。

タイムスタンプを含む input_data の列の名前。

SERIES_COLNAME => 'series_colname'

外生変数ありの複数系列の予測に必要。

系列を指定する input_data の列の名前。

SERIES_VALUE => series

複数系列の予測に必要。

予測する時系列。単一値（例: 'Series A'::variant）でも VARIANT でもかまいませんが、モデルをトレーニングした系列を指定する必要があります。指定しない場合は、すべてのトレーニング済み系列が予測されます。

オプション：

CONFIG_OBJECT => config_object

予測ジョブの構成に使用されるキーと値のペアを含む OBJECT。

キー	型	デフォルト	説明
prediction_interval	FLOAT	0.95	0.0以上および1.0未満の値。デフォルト値は0.95で、将来のポイントの95%が予測結果から区間 [lower_bound, upper_bound] 内に収まると予測されることを意味します。
on_error	STRING	'ABORT'	エラー処理メソッドを指定する文字列（定数）。これは、複数の系列を予測する場合に最も役に立ちます。サポートされる値は次のとおりです。 'abort': いずれかの時系列でエラーが発生した場合、モデル予測操作を中止します。 'skip': 予測でエラーが発生した時系列はスキップします。これにより、他の時系列でも予測を成功させることができます。失敗した系列はモデル出力から除外されます。

出力¶

例¶

例 をご参照ください。