vlastnosti ts | IBM watsonx

Translation not up to date

The translation of this page does not represent the latest version. For the latest updates, see the English version of the documentation.

Go back to the English version of the documentation

vlastnosti ts

Last updated: 04. 7. 2023

vlastnosti ts

Ikona uzlu časové řady The Time Series node estimates exponencial smoothing, univariate Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), and multivivariate ARIMA (or transfer function) models for time series data and produces forecasts of future performance.

Tabulka 1. Vlastnosti ts
`ts` Vlastnosti	Hodnoty	Popis vlastnosti
`targets`	pole	Uzel Časové řady předpovídá jeden nebo více cílů, volitelně s použitím jednoho nebo více vstupních polí jako prediktorů. Pole frekvence a váha se nepoužívají. Další informace naleznete v tématu Obecné vlastnosti uzlu modelování .
`candidate_inputs`	[field1 ... fieldN]	Vstupní nebo predikční pole použitá modelem.
`use_period`	příznak
`date_time_field`	pole
`input_interval`	`None` `Unknown` `Year` `Quarter` `Month` `Week` `Day` `Hour` `Hour_nonperiod` `Minute` `Minute_nonperiod` `Second` `Second_nonperiod`
`period_field`	pole
`period_start_value`	celočíselná hodnota
`num_days_per_week`	celočíselná hodnota
`start_day_of_week`	`Sunday` `Monday` `Tuesday` `Wednesday` `Thursday` `Friday` `Saturday`
`num_hours_per_day`	celočíselná hodnota
`start_hour_of_day`	celočíselná hodnota
`timestamp_increments`	celočíselná hodnota
`cyclic_increments`	celočíselná hodnota
`cyclic_periods`	seznam
`output_interval`	`None` `Year` `Quarter` `Month` `Week` `Day` `Hour` `Minute` `Second`
`is_same_interval`	příznak
`cross_hour`	příznak
`aggregate_and_distribute`	seznam
`aggregate_default`	`Mean` `Sum` `Mode` `Min` `Max`
`distribute_default`	`Mean` `Sum`
`group_default`	`Mean` `Sum` `Mode` `Min` `Max`
`missing_imput`	`Linear_interp` `Series_mean` `K_mean` `K_median` `Linear_trend`
`k_span_points`	celočíselná hodnota
`use_estimation_period`	příznak
`estimation_period`	`Observations` `Times`
`date_estimation`	seznam	K dispozici pouze v případě, že používáte `date_time_field`
`period_estimation`	seznam	K dispozici pouze v případě, že používáte `use_period`
`observations_type`	`Latest` `Earliest`
`observations_num`	celočíselná hodnota
`observations_exclude`	celočíselná hodnota
`method`	`ExpertModeler` `Exsmooth` `Arima`
`expert_modeler_method`	`ExpertModeler` `Exsmooth` `Arima`
`consider_seasonal`	příznak
`detect_outliers`	příznak
`expert_outlier_additive`	příznak
`expert_outlier_level_shift`	příznak
`expert_outlier_innovational`	příznak
`expert_outlier_level_shift`	příznak
`expert_outlier_transient`	příznak
`expert_outlier_seasonal_additive`	příznak
`expert_outlier_local_trend`	příznak
`expert_outlier_additive_patch`	příznak
`consider_newesmodels`	příznak
`exsmooth_model_type`	`Simple` `HoltsLinearTrend` `BrownsLinearTrend` `DampedTrend` `SimpleSeasonal` `WintersAdditive` `WintersMultiplicative` `DampedTrendAdditive` `DampedTrendMultiplicative` `MultiplicativeTrendAdditive` `MultiplicativeSeasonal` `MultiplicativeTrendMultiplicative` `MultiplicativeTrend`	Určuje metodu exponenciálního vyhlazování. Předvolba je `Simple`.
`futureValue_type_method`	`Compute` `specify`	Je-li použit příkaz `Compute` , systém vypočítá budoucí hodnoty pro období prognózy pro každý prediktor. Pro každý prediktor si můžete vybrat ze seznamu funkcí (mezera, průměr posledních bodů, poslední hodnotu) nebo můžete použít `specify` k ručnímu zadání hodnot. Chcete-li určit jednotlivá pole a vlastnosti, použijte vlastnost `extend_metric_values` . Například: `set :ts.futureValue_type_method="specify" set :ts.extend_metric_values=[{'Market_1','USER_SPECIFY', [1,2,3]}, {'Market_2','MOST_RECENT_VALUE', ''},{'Market_3','RECENT_POINTS_MEAN', ''}]`
`exsmooth_transformation_type`	`None` `SquareRoot` `NaturalLog`
`arima.p`	celočíselná hodnota
`arima.d`	celočíselná hodnota
`arima.q`	celočíselná hodnota
`arima.sp`	celočíselná hodnota
`arima.sd`	celočíselná hodnota
`arima.sq`	celočíselná hodnota
`arima_transformation_type`	`None` `SquareRoot` `NaturalLog`
`arima_include_constant`	příznak
`tf_arima.p.` název_pole	celočíselná hodnota	Pro funkce přenosu.
`tf_arima.d.` název_pole	celočíselná hodnota	Pro funkce přenosu.
`tf_arima.q.` název_pole	celočíselná hodnota	Pro funkce přenosu.
`tf_arima.sp.` název_pole	celočíselná hodnota	Pro funkce přenosu.
`tf_arima.sd.` název_pole	celočíselná hodnota	Pro funkce přenosu.
`tf_arima.sq.` název_pole	celočíselná hodnota	Pro funkce přenosu.
`tf_arima.delay.` název_pole	celočíselná hodnota	Pro funkce přenosu.
`tf_arima.transformation_type.` název_pole	`None` `SquareRoot` `NaturalLog`	Pro funkce přenosu.
`arima_detect_outliers`	příznak
`arima_outlier_additive`	příznak
`arima_outlier_level_shift`	příznak
`arima_outlier_innovational`	příznak
`arima_outlier_transient`	příznak
`arima_outlier_seasonal_additive`	příznak
`arima_outlier_local_trend`	příznak
`arima_outlier_additive_patch`	příznak
`max_lags`	celočíselná hodnota
`cal_PI`	příznak
`conf_limit_pct`	real
`events`	Pole
`continue`	příznak
`scoring_model_only`	příznak	Použití pro modely s velmi vysokým počtem (desítkami tisíc) časových řad.
`forecastperiods`	celočíselná hodnota
`extend_records_into_future`	příznak
`extend_metric_values`	Pole	Umožňuje vám poskytnout budoucí hodnoty pro prediktory.
`conf_limits`	příznak
`noise_res`	příznak
`max_models_output`	celočíselná hodnota	Řídí, kolik modelů se zobrazuje ve výstupu. Předvolba je `10`. Modely se ve výstupu nezobrazují, pokud celkový počet sestavených modelů tuto hodnotu překračuje. Modely jsou stále k dispozici pro přidělení skóre.
`missing_value_threshold`	dvojitý	Vypočte ukazatele kvality dat pro časovou proměnnou a vstupní data odpovídající každé časové řadě. Je-li skóre kvality dat nižší než tato prahová hodnota, bude odpovídající časová řada vyřazena.
`compute_future_values_input`	typ boolean	`False`: Výpočet budoucích hodnot vstupů. `True`: Vyberte pole, jejichž hodnoty chcete přidat do dat.