Prophetコンポーネントを使用してMTableデータの時系列予測を実行する - Platform For AI

Prophetは、特定のパターンを持つデータに対してFacebookが提供するオープンソースの時系列予測アルゴリズムです。 Platform for AI (PAI) のProphetコンポーネントは、MTableデータの各行の時系列データを予測し、その後の期間の予測結果を提供します。このトピックでは、Prophetコンポーネントを設定する方法について説明します。

制限事項

Prophetは、MaxComputeのコンピューティングリソースのみに基づいて使用できます。

PAIコンソールでのコンポーネントの設定

入力ポート

入力ポート (左から右へ)	データ型	推奨上流コンポーネント	必須/任意
入力データ	非該当	読み取りテーブル CSVファイルの読み取り機能エンジニアリングデータ前処理	可

コンポーネントパラメータ

タブ	項目	説明
フィールド設定	valueCol	データ型はSTRING、データ形式はMTableです。 MATBEL集計コンポーネントを使用してデータを構築できます。 Datetime型のデータ列を時系列として使用できます。 MTableの例: `{"data":{"ds":["2019-05-07 00:00:00.0","2019-05-08 00:00:00:00. 0"],"val":[8588.0,8521.0]},"schema":"ds TIMESTAMP,val DOUBLE"}`
フィールド設定	reservedCols	アルゴリズム用に予約されている列。
パラメーター設定	predictionCol	予測結果列の名前。
	キャップ	予測値の上限。
	changepoint_prior_scale	デフォルト値: 0.05
	change_point_range	トレンド変化ポイントの割合。デフォルト値: 0.8
	changepoints	変更ポイントのリスト。複数の変更ポイントはコンマ (,) で区切ります。例: `2021-05-02,2021-05-07`
	毎日_季節性	季節性に合わせるかどうかを日ごとに指定します。デフォルト値: auto。
	フロア	予測値の下限。
	成長	トレンドのタイプ。有効な値： LINEAR (デフォルト値) ロジスティックフラット
	休日	複数の休日をスペースで区切ります。 `プレーオフ: 2021-05-03,2021-01-03スーパーボウル: 2021-02-07,2021-11-02`
	holidays_previous_scale	休日モデルパラメータ。デフォルト値: 10.0
	include_history	元のデータの日付に対応する値を予測するかどうかを指定します。
	interval_width	不確実性の間隔。デフォルト値: 0.8
	mcmc_サンプル	ベイズ推定に使用されるサンプル数。このパラメーターの値は整数です。このパラメータが0に設定されると、最大事後確率 (MAP) 推定が実行される。デフォルトの推定値は100です。
	n_change_ポイント	変更ポイントの最大数。デフォルト値：25。
	predictNum	有効値 :( 0, inf) 。デフォルト値: 12。
	predictionDetailCol	予測の詳細列の名前。
	seasonality_モード	季節性モード。有効な値： ADDITIVE (デフォルト値) 多国籍
	seasonality_prior_scale	季節性モデルのパラメータ。デフォルト値: 10.0
	stanInit	初期値。このパラメーターはデフォルトで空となります。
	infinicitySamples	デフォルト値は 1000 です。サンプルを使用して統計メトリックを計算する。統計メトリックを計算する必要がなく、予測を高速化する場合は、このパラメーターを0に設定します。
	毎週_季節性	季節性に合わせるかどうかを週ごとに指定します。デフォルト値: auto。
	毎年_季節性	季節性に合わせるかどうかを年ごとに指定します。デフォルト値: auto。
	numThreads	コンポーネントのスレッド数。
実行チューニング	数の労働者	コアの数。このパラメーターは、Memory per worker, unit MBパラメーターと一緒に使用する必要があります。このパラメーターの値は正の整数でなければなりません。有効な値: [1,9999] 。
実行チューニング	ワーカあたりのメモリ、単位MB	各ワーカーノードのメモリサイズ。有効値: 1024〜64 × 1024。単位：MB。

コードを使用したコンポーネントの設定

次のコードをPyAlink Scriptコンポーネントにコピーして、PyAlinkスクリプトコンポーネントをProphetコンポーネントと同じように機能させることができます。

import time, datetime
import numpy as np
import pandas as pd

downloader = AlinkGlobalConfiguration.getPluginDownloader()
downloader.downloadPlugin('tf115_python_env_linux')

data = pd.DataFrame([
			[1,  datetime.datetime.fromtimestamp(1), 10.0],
			[1,  datetime.datetime.fromtimestamp(2), 11.0],
			[1,  datetime.datetime.fromtimestamp(3), 12.0],
			[1,  datetime.datetime.fromtimestamp(4), 13.0],
			[1,  datetime.datetime.fromtimestamp(5), 14.0],
			[1,  datetime.datetime.fromtimestamp(6), 15.0],
			[1,  datetime.datetime.fromtimestamp(7), 16.0],
			[1,  datetime.datetime.fromtimestamp(8), 17.0],
			[1,  datetime.datetime.fromtimestamp(9), 18.0],
			[1,  datetime.datetime.fromtimestamp(10), 19.0]
])

source = dataframeToOperator(data, schemaStr='id int, ts timestamp, val double', op_type='batch')

source.link(GroupByBatchOp()
			.setGroupByPredicate("id")
			.setSelectClause("id, mtable_agg(ts, val) as data")
		).link(ProphetBatchOp()
			.setValueCol("data")
			.setPredictNum(4)
			.setPredictionCol("pred")
		).link(FlattenMTableBatchOp()
					.setSelectedCol("pred_detail")
          .setSchemaStr("ds timestamp, yhat double")
    ).print()

Platform For AI:預言者

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コードを使用したコンポーネントの設定

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