SsaForecastingEstimator クラス
定義
重要
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単数スペクトル分析を使用した予測。
public sealed class SsaForecastingEstimator : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.SsaForecastingTransformer>type SsaForecastingEstimator = class
interface IEstimator<SsaForecastingTransformer>Public NotInheritable Class SsaForecastingEstimator
Implements IEstimator(Of SsaForecastingTransformer)- 継承
-
SsaForecastingEstimator
- 実装
注釈
このエスティメーターを作成するには、ForecastBySsa を使用します。
入力列と出力列
入力列は 1 つだけです。 入力列は、 Single 時系列の Single タイムスタンプの値を示す値である必要があります。
予測値のベクトルを 1 つだけ生成するか、予測値のベクトル、信頼度下限のベクトル、信頼度上限のベクトルの 3 つのベクトルを生成します。
推定特性
| このエスティメーターは、パラメーターをトレーニングするためにデータを確認する必要がありますか? | はい |
| 入力列のデータ型 | Single |
| 出力列のデータ型 | Single のベクター |
| ONNX にエクスポート可能 | いいえ |
推定特性
| 機械学習タスク | 異常検出 |
| 正規化は必要ですか? | いいえ |
| キャッシュは必要ですか? | いいえ |
| Microsoft.ML に加えて必要な NuGet | Microsoft.ML.TimeSeries |
トレーニング アルゴリズムの詳細
このクラスは、 単一スペクトル分析 (SSA) に基づく一般的な異常検出変換を実装します。 SSA は、時系列を傾向、季節性、ノイズコンポーネントに分解し、時系列の将来の値を予測するための強力なフレームワークです。 原則として、SSA は入力時系列に対してスペクトル分析を実行し、スペクトル内の各コンポーネントが時系列の傾向、季節、またはノイズ コンポーネントに対応します。 単数スペクトル分析 (SSA) の詳細については、 このドキュメントを参照してください。
使用例へのリンクについては、「参照」セクションを参照してください。
メソッド
| Fit(IDataView) |
トランスフォーマーをトレーニングして返却します。 |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
トランスフォーマーのスキーマ伝達。 入力スキーマが指定されたスキーマと同じ場合は、データの出力スキーマを返します。 信頼区間が要求された場合は、3 つの出力列を作成します。それ以外の場合は 1 つだけです。 |
拡張メソッド
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
エスティメーター チェーンに 'キャッシュ チェックポイント' を追加します。 これにより、ダウンストリームエスティメーターがキャッシュされたデータに対してトレーニングされます。 複数のデータを受け取るトレーナーが渡す前にキャッシュ チェックポイントを設定すると便利です。 |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
エスティメーターを指定すると、デリゲートを 1 回 Fit(IDataView) 呼び出すラップ オブジェクトが呼び出されます。 多くの場合、エスティメーターが適合した内容に関する情報を返すことが重要です。そのため Fit(IDataView) 、メソッドは一般的 ITransformerなオブジェクトではなく、具体的に型指定されたオブジェクトを返します。 ただし、同時に、 IEstimator<TTransformer> 多くのオブジェクトを含むパイプラインに形成されることが多いため、トランスフォーマーを取得するエスティメーターがこのチェーンのどこかに埋もれる場所を介して EstimatorChain<TLastTransformer> 、推定器のチェーンを構築する必要がある場合があります。 このシナリオでは、このメソッドを使用して、fit が呼び出されると呼び出されるデリゲートをアタッチできます。 |