Tutorial De Mediação Direta Auto Intensiva

Modelagem ARIMA O modelo ARIMA é uma extensão do modelo ARMA i que se aplica a séries temporais não estacionárias (séries temporais com uma ou mais raízes unitárias integradas). O ARIMA Model Wizard automatiza as etapas de construção do modelo: adivinhar os parâmetros iniciais, a validação dos parâmetros, o teste de qualidade e o diagnóstico de resíduos. Para usar essa funcionalidade, selecione o ícone correspondente na barra de ferramentas (ou o item de menu): Role (selecione) a amostra de dados em sua planilha e selecione a ordem correspondente do modelo de componente autorregressivo (AR), a ordem de integração (d), E a ordem do modelo de componente de média móvel. Em seguida, selecione testes de qualidade de ajuste, diagnóstico residual e designe um local em sua planilha para imprimir o modelo. Nota: Por padrão, o Assistente de Modelo gera uma rápida adivinhação dos valores dos parâmetros dos modelos, mas o usuário pode escolher gerar valores calibrados para os coeficientes dos modelos. Após a conclusão, a função de modelagem ARMA emite os parâmetros dos modelos selecionados e os cálculos de testes selecionados no local designado da sua planilha. O Assistente ARIMA adiciona o tipo de comentários do Excel (cabeças de seta vermelha) às células do rótulo para descrevê-los. Bom dia para todos, eu estou seguindo a demo de quot. Previsão - Média de Mudança Integrada Autoregressiva (ARIMA) na próxima página: I Observaram em outros exemplos onde eles usam componentes como SplitData, TrainModel para treinar o modelo. entre outros. Neste tutorial são apenas dois objetos: 1. Objeto CSV 2. Executar Script R Para este exemplo, você não precisa colocar algum TrainModel nos dados que você treina ou o código R usando auto. arima já está treinando Esperando por suas valiosas respostas, Nelson Gomez Venezuela . Terça-feira, 18 de outubro de 2016 2:51 PM Proposta como resposta por Hai Ning Empregado da Microsoft, Moderador Quarta-feira, 19 de outubro de 2016 9:30 PM Marcado como resposta por neerajkhMSFT Moderador segunda-feira, 24 de outubro de 2016 4:12 PM quarta-feira, 19 de outubro , 2016 1:17 PM Todas as respostas No documento, azure. microsoften-usdocumentationarticlesmachine-learning-r-csharp-arima, o código inteiro está escrito em R no módulo Execute R Script em vez de usar os módulos incorporados no Azure ML. Além disso, o autor usou todo o conjunto de dados para treinamento e está interessado em prever o futuro sem analisar as métricas de avaliação como uma ilustração de como criar um serviço web simples usando R. É recomendado, no entanto, que você divida os dados em treinamento para Avalie seu modelo antes de operacionalizar seu código. Editado por Jaya Mathew Funcionário da Microsoft terça-feira, 18 de outubro de 2016 8:37 PM Terça-feira, 18 de outubro de 2016 8:26 PM Olá Jaya muito obrigado por sua pronta resposta. No entanto, recomenda-se que você dividisse os dados no teste de treinamento para Avaliar seu modelo antes de operacionalizar seu código. Estou novo no ML, tente fazer o seguinte: csv --- gt split (70 30) ----- gt Aqui tenho dúvidas com Execute R Script quotArimaquot componente, Não sei como se conectar Por favor, você pode me guiar Cumprimentos Nelson Gomez Quarta-feira, 19 de outubro de 2016 12:38 Proposta como resposta por Hai Ning Empregado Microsoft, Moderador quarta-feira, 19 de outubro 2016 9:30 PM Marcado como resposta por neerajkhMSFT Moderador segunda-feira, 24 de outubro de 2016 4:12 PM quarta-feira, 19 de outubro de 2016 1:17 PM Além disso, você pode tentar módulos personalizados agora disponíveis na galeria para séries temporais segunda-feira, 24 de outubro 2016 4:13 PM Boa tarde Jaya muito obrigado pelo seu tempo para responder. Yaja com base na sua recomendação, gostaria de perguntar se esta é a forma como você me avisa para separar os dados. Qual é o caminho certo Esperando sua resposta valiosa, diz adeus, Nelson Gomez Venezuela Terça-feira, 25 de outubro de 2016 4:26 PM Ambos os tiros parecem corretos. Em seguida, no módulo Execute R Script, você deseja simplesmente ler seus dados de traineira do módulo Split Data da seguinte maneira: Terça-feira, 25 de outubro de 2016 5:37 PM Jaya, boa tarde, muito obrigado pela sua pronta resposta e seu valioso Colaboração no ensino. Por favor, desculpe tantos e-mails, estou aprendendo tudo isso. Eu observo que no. csv apenas geram 1 registro e que as datas e os valores contínuos são separados por ponto-e-vírgula () Para separar os dados com o (SPLIT), qual seria sua recomendação Exemplo: .- Coloque tudo verticalmente que é Para dizer, 10012016 2500 10022016 1500 10032016 3500 04102016 1200 05102016 2600 06102016 2700. . . . Nota: no código através de dados vetoriais separados, ou seja, datas e valores. Mas não especificando, por exemplo, 70 30 (teste de trem) espero que tenha entendido a minha pergunta. À espera de sua valiosa resposta, desiludimos, Nelson Gomez terça-feira, 25 de outubro de 2016 8:30 PM Jaya, boa tarde, obrigado pela sua cooperação e pronta resposta. Jaya está seguindo sua recomendação. Gostaria de perguntar o seguinte: Esta é a minha estrutura (Exemplo) Ou seja, os meus dados são construídos continuamente à medida que passam as datas, ou seja, que as datas são contínuas e em mudança. Há uma parte em Split, onde a Expressão relativa (que, de acordo com a documentação da Microsoft, diz que devemos fazer uso dela, quando queremos referir-se a campos do tipo Data ou Hora) é usado. Eu fiz o seguinte teste: 1. quotDatesquot lt08- 26-2016 e funcionou. Mas há alguma maneira de colocar algo como isto: é, encontre uma maneira de não predeterminar um valor de data, pois minhas datas mudam de acordo com o tempo. Aguardando sua valiosa resposta, diz adeus, Nelson Gomez Venezuela quarta-feira, 26 de outubro de 2016 8:09 PM Olá Jaya, obrigado por sua resposta e colaboração rápida e pede desculpas por tantos e-mails. Jaya em meus dados é possível que eles sejam valores 0. Isso significa que nada foi vendido para esse dia, do produto em questão. Nos meus dados a avaliar, eles são dias tão contínuos em um período de 60 dias. Atualmente, há dados com valores baixos. É por isso que ele diz infinito. Os valores a serem exibidos em MAPE, MASE, sMAPE devem ser próximos de 0, espero suas respostas. Segunda-feira, 07 de novembro de 2016 3:29 PM A Microsoft está realizando uma pesquisa on-line para entender sua opinião sobre o site da Msdn. Se você optar por participar, a pesquisa on-line será apresentada quando você deixar o site Msdn. Gostaria de participar Ajude-nos a melhorar o MSDN. Visite a nossa Página UserVoice para enviar e votar ideias Centros Dev Recursos de aprendizagemForecasting - APIARIMA Ajustar um modelo de Media de Mudança Integrada Automática (ARIMA) para prever valores no futuro. Gt Nota: esta é depreciada. Previsão - A API de Auto-Graduação Integrada Automática (ARIMA) é um exemplo construído com o Microsoft Azure Machine Learning que se adapta a um modelo ARIMA para a entrada de dados pelo usuário e subseqüentemente produz valores previstos para futuras datas. Será que a demanda por um produto específico aumentará este ano. Posso prever minhas vendas de produtos para a temporada de Feriados, para que eu possa efetivamente planejar meu inventário. Os modelos de previsão podem resolver essas questões. Dado os dados passados, esses modelos examinam tendências escondidas e sazonais para prever as tendências futuras. Embora este serviço web possa ser consumido por usuários potencialmente através de um aplicativo móvel, site ou mesmo em um computador local, por exemplo, a finalidade do serviço da Web também é servir como um exemplo de como o Azure ML pode ser usado para criar serviços da Web Em cima do código R. Com apenas algumas linhas de código R e cliques de um botão dentro do Azure ML Studio, uma experiência pode ser criada com o código R e publicada como um serviço web. O serviço da Web pode então ser publicado no Azure Marketplace e consumido por usuários e dispositivos em todo o mundo, sem instalação de infra-estrutura pelo autor do serviço web.