BigQueryML使用ARIMA_PLUS预测大多数情况下忽略假日效应 _编程开发

BigQueryML使用ARIMA_PLUS预测大多数情况下忽略假日效应

创始人

2024-12-12 16:31:53

0次

在ARIMA_PLUS模型中，假日效应在预测中很重要，但是默认情况下并不会考虑到假日效应。因此，我们需要手动将假日效应引入模型中，通常的方法是添加一个指示假日的二进制变量。以下是一个示例代码：

CREATE MODEL `mydataset.forecast_model`
OPTIONS (model_type='ARIMA_PLUS',
        time_series_data_col='sales',
        time_series_timestamp_col='date',
        holidays_col='holiday') AS
SELECT date, sales, IF(EXTRACT(DAYOFWEEK FROM date) IN (1, 7), 1, 0) AS holiday
FROM `mydataset.sales_table`;

在这个例子中，我们假设每个星期日和星期六都是假日，因此我们添加了一个名为holiday的列，并在星期日和星期六为1，其他时间为0。我们然后将此列传递给holidays_col选项，以便在ARIMA_PLUS模型中引入该列。

请注意，在某些情况下，假日效应可能不太容易判断，例如，在节假日前后或周末。在这种情况下，您可能需要使用其他方法，例如将节假日分解成季节性组件，并将其作为附加标签添加到模型中。

上一篇：BigQueryML模型评估一直返回null

下一篇：BigQueryML：随机森林分类

BigQueryML使用ARIMA_PLUS预测大多数情况下忽略假日效应

相关内容

热门资讯