MulaiMulai sekarang secara gratis

Melatih model

Sekarang setelah model dan parameter Anda siap, Anda akan menginisialisasi MLForecast dan melatihnya pada data deret waktu.

Variabel model dan params dari latihan sebelumnya tersedia, bersama dengan DataFrame ts.

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Merancang Pipeline Peramalan untuk Produksi

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

  • Buat instance MLForecast bernama mlf.
  • Atur argumen freq, lags, dan date_features menggunakan kunci masing-masing dari kamus params.
  • Latih model pada DataFrame ts.

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

# Create an MLForecast instance
mlf = ____(
    # Set the freq, lags, and date_features arguments
  	models=model,
    freq=params["____"],
    lags=params["____"],
    date_features=params["____"]
)

# Fit mlf to the time series data
mlf.fit(____)
Edit dan Jalankan Kode