【问题标题】:How to use external regressors for training Arima_PLUS model in BigQuery?如何使用外部回归器在 BigQuery 中训练 Arima_PLUS 模型?
【发布时间】:2021-08-09 22:16:39
【问题描述】:

我在大查询上创建了一个模型,是否可以包含其他列作为外部回归器?

例如,我想包含日期、用户、每次会话的页面、跳出率等以预测用户。

create or replace model bqml_tutorial.create_model
options
(model_type= 'ARIMA_PLUS',
time_series_timestamp_col='Date',
time_series_data_col='Users',
auto_arima=True,
data_frequency = 'AUTO_FREQUENCY',
decompose_time_series= True)
as
select Date, cv as Users from `bqml_tutorial.cvrate` ORDER BY Date 

【问题讨论】:

    标签: machine-learning google-bigquery arima


    【解决方案1】:

    查看the documentation,目前不可用。您可以在 BigQuery 中训练的 ARIMA_PLUS 模型已经做了很多事情(季节性研究、异常值移除、缺失数据插值等)。但就外部回归器而言,您无法添加特定列来训练您的模型。

    您可以添加到模型中的唯一附加数据是假期信息(带有 HOLIDAY_REGION 选项)。这已经很棒了!

    请注意,您可以通过使用 TIME_SERIES_ID_COL 参数指定要预测的列来同时训练多个时间序列的模型。但这会让您从独立模型中预测所有这些列(因此不会对一列对另一列的影响进行建模)。

    【讨论】:

    • 这很有帮助。对其他列依赖项训练和预测 1 个目标列是否有任何模型建议?
    • 对于时间序列,BQ 中唯一可用的专用模型是 ARIMA 模型,它可以在您的案例中用作基线模型。至于研究其他列的效果,也许你可以看看 XGBOOST 和 AUTOML 模型?但要小心你的方法!
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