Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Huấn luyện mô hình

Giờ khi mô hình và tham số đã sẵn sàng, bạn sẽ khởi tạo MLForecast và huấn luyện nó với dữ liệu chuỗi thời gian.

Các biến modelparams từ bài trước đã có sẵn, cùng với DataFrame ts.

Bài tập này là một phần của khóa học

Thiết kế Pipeline Dự báo cho Môi trường Production

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Tạo một thể hiện MLForecast tên mlf.
  • Thiết lập các đối số freq, lags, và date_features bằng các khóa tương ứng trong dictionary params.
  • Huấn luyện mô hình với DataFrame ts.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# 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(____)
Chỉnh sửa và Chạy Mã