ML.NET 的 ForecastBySsa 算法中的参数 seriesLength 有什么作用？答案

【问题标题】：What does the parameter seriesLength do in the ForecastBySsa-algorithm in ML.NET?ML.NET 的 ForecastBySsa 算法中的参数 seriesLength 有什么作用？
【发布时间】：2021-12-02 18:14:03
【问题描述】：

我目前正在尝试根据来自温度传感器的数据来预测温度。我在 ML.NET 中使用ForecastBySSa-算法。这个算法有一个参数叫seriesLength，但是我不知道这个参数有什么作用。

在互联网上搜索了这个问题的多个相互矛盾的答案，例如：

“此参数指定执行预测时使用的数据点数。” (source)

" ForecastingPipeline 采用第一年的 365 个数据点 [trainSize = 365] 并将时间序列数据集采样或拆分为 seriesLength 参数指定的 30 天（每月）间隔。这些样本中的每一个都通过每周或 7 天的窗口进行分析。 [windowSize = 7]" (source)

并且文档本身指出参数seriesLength 是：“保存在缓冲区中用于建模的系列长度（参数 N）。”（source）

我已经尝试了几件事来弄清楚这个参数的作用：

我尝试在修复其他参数的同时改变 seriesLength。但这在进行预测时并没有改变任何东西。我也尝试过改变seriesLength，同时改变参数：trainSize 和windowSize，但这也没有做出任何改变。
我已经尝试在整个算法中跟踪seriesLength，它确实显示为某个缓冲区的大小。但是在进行预测时，该算法仅使用缓冲区的最后 L 个元素进行预测（其中 L 是windowSize，根据设计它必须小于seriesLength）。所以缓冲区中的其余元素似乎根本无关紧要？

所以我最好的结论是seriesLength 根本没有做任何事情。但这没有意义，因为它不是可选参数。

另一个结论可能是seriesLength 尚未完全实现，因为例如情况就是这样。参数isAdaptive，以注释结尾：“REVIEW：将在基于https://hal-institut-mines-telecom.archives-ouvertes.fr/hal-00479772/file/twocolumns.pdf中的FAPI算法的下一个版本中实现。”

这个参数seriesLength实际上是做什么的？

【问题讨论】：

标签： c# algorithm machine-learning ml.net

【解决方案1】：

官方docs关于seriesLength的说法如下：

保存在缓冲区中用于建模的系列长度（参数 N)。

查看 ML.NET 的源代码，我可以看到 ForecastBySSA 算法使用下一个类：AdaptiveSingularSpectrumSequenceModeler。也许查看类内部将解释更多关于参数的信息。此外，找到答案的一个好方法是谷歌搜索自适应奇异谱序列。 ML.NET 倾向于为其算法使用与常用名称不同的名称，例如Python 库。

我的最后一点建议是查看 ML.NET 在其 Github 上提供的示例：https://github.com/dotnet/machinelearning-samples/tree/main/samples/csharp/end-to-end-apps/Forecasting-Sales

【讨论】：

我已经准备好深入研究 AdaptiveSingularSpectrumSequenceModeler 类。正是在这里，我发现了我在第 2 点中所说的内容。谷歌搜索自适应奇异谱序列也没有让我更进一步，因为它没有给我回答 'seriesLength' 在 ML.NET 中的作用。
那么 ML.NET 示例呢。也许他们可以帮助您解决问题？？
ML.NET 示例也没有回答我的问题。