<nome_do_modelo>!FORECAST¶

Sintaxe¶

Os argumentos necessários variam dependendo do caso de uso para o qual o modelo foi treinado.

Para modelos de série única sem variáveis exógenas:

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

Para modelos de série única com variáveis exógenas:

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

Para modelos de série múltipla sem variáveis exógenas:

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

Para modelos de série múltipla com variáveis exógenas:

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

Argumentos¶

Obrigatório:

Nem todos os argumentos a seguir são necessários para todos os casos de uso.

FORECASTING_PERIODS => forecasting_periods

Necessário para previsões sem variáveis exógenas.

O número de etapas à frente para a previsão. O intervalo entre as etapas é inferido pelo modelo durante o treinamento.

INPUT_DATA => input_data

Necessário para previsões com variáveis exógenas.

Uma referência a uma tabela, exibição ou consulta que contém os carimbos de data/hora futuros e os valores das variáveis exógenas (recursos adicionais fornecidos pelo usuário) que foram passados como input_data ao treinar o modelo. O uso de uma referência permite que o processo de previsão, executado com privilégios limitados, use seus privilégios para acessar os dados. As colunas são combinadas entre este argumento e os dados de treinamento exógenos originais por nome.

Para criar esta referência, você pode usar a palavra-chave TABLE com o nome da tabela, nome da exibição ou consulta, ou você pode chamar a função SYSTEM$REFERENCE ou SYSTEM$QUERY_REFERENCE.

TIMESTAMP_COLNAME => 'timestamp_colname'

Necessário para previsões com variáveis exógenas.

O nome da coluna em input_data contendo os carimbos de data/hora.

SERIES_COLNAME => 'series_colname'

Necessário para previsões de série múltipla com variáveis exógenas.

O nome da coluna em input_data especificando a série.

SERIES_VALUE => series

Necessário para previsões de série múltipla.

A série temporal a ser prevista. Pode ser um valor único (por exemplo, 'Series A'::variant) ou um VARIANT, mas deve especificar uma série na qual o modelo foi treinado. Se não for especificado, todas as séries treinadas serão previstas.

Opcional:

CONFIG_OBJECT => config_object

Um OBJECT contendo pares chave-valor usados para configurar o trabalho de previsão.

Chave	Tipo	Padrão	Descrição
prediction_interval	FLOAT	0,95	Um valor maior ou igual a 0,0 e menor que 1,0. O valor padrão de 0,95 significa que 95% dos pontos futuros devem ficar dentro do intervalo [lower_bound, upper_bound] do resultado da previsão.
on_error	STRING	'ABORT'	Cadeia de caracteres (constante) especificando o método de tratamento de erros. Isto é mais útil ao prever múltiplas séries. Os valores suportados são: 'abort': anula a operação de previsão do modelo se for encontrado um erro em qualquer série temporal. 'skip': ignora qualquer série temporal em que a previsão encontre um erro. Isso permite que a previsão seja bem-sucedida para outras séries temporais. As séries que falharam estão ausentes da saída do modelo.

Saída¶

Exemplos¶

Consulte Exemplos.