Prevedere una singola serie temporale con un modello multivariabile

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Questo tutorial ti insegna a utilizzare un modello di serie temporali multivariate per prevedere il valore futuro per una determinata colonna, in base al valore storico di più funzionalità di input.

Questo tutorial prevede una singola serie temporale. I valori previsti vengono calcolati una volta per ogni punto temporale nei dati di input.

Questo tutorial utilizza i dati del bigquery-public-data.epa_historical_air_quality set di dati pubblico. Questo set di dati contiene informazioni giornaliere su particolato (PM2,5), temperatura e velocità del vento raccolte in più città degli Stati Uniti.

Obiettivi

Questo tutorial ti guida nel completamento delle seguenti attività:

• Creazione di un modello di serie temporali per prevedere i valori di PM2,5 utilizzando l'istruzione CREATE MODEL.
• Valutazione delle informazioni sulla media mobile integrata autoregressiva (ARIMA) nel modello utilizzando Funzione ML.ARIMA_EVALUATE.
• Controlla i coefficienti del modello utilizzando Funzione ML.ARIMA_COEFFICIENTS.
• Recupero dei valori PM2.5 previsti dal modello utilizzando Funzione ML.FORECAST.
• Valutare l'accuratezza del modello utilizzando Funzione ML.EVALUATE.
• Recupero dei componenti delle serie temporali, ad esempio stagionalità, tendenza le attribuzioni delle caratteristiche, utilizzando Funzione ML.EXPLAIN_FORECAST. Puoi esaminare i componenti di queste serie temporali per spiegare i valori previsti.

Costi

Questo tutorial utilizza i componenti fatturabili di Google Cloud, tra cui:

• BigQuery
• BigQuery ML

Per ulteriori informazioni sui costi di BigQuery, consulta Prezzi di BigQuery.

Per ulteriori informazioni sui costi di BigQuery ML, consulta Prezzi di BigQuery ML.

Prima di iniziare

1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

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6. BigQuery viene attivato automaticamente nei nuovi progetti. Per attivare BigQuery in un progetto preesistente, vai a

   Enable the BigQuery API.

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Crea un set di dati

Crea un set di dati BigQuery per archiviare il tuo modello ML:

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

   Vai alla pagina di BigQuery

2. Nel riquadro Explorer, fai clic sul nome del progetto.

3. Fai clic su Visualizza azioni > Crea set di dati.

   

4. Nella pagina Crea set di dati:

   • In ID set di dati, inserisci bqml_tutorial.

   • Per Tipo di località, seleziona Più regioni e poi Stati Uniti (più regioni negli Stati Uniti).

     I set di dati pubblici sono archiviati nella US multiregione. Per semplicità, archivia il set di dati nella stessa posizione.

   • Lascia invariate le restanti impostazioni predefinite e fai clic su Crea il set di dati.

     

Crea una tabella di dati di input

Crea una tabella di dati da utilizzare per addestrare e valutare il modello. Questo combina colonne di diverse tabelle bigquery-public-data.epa_historical_air_quality set di dati per fornire dati giornalieri sul meteo. Crea anche le seguenti colonne da utilizzare come variabili di input per il modello:

• date: la data dell'osservazione
• pm25 il valore medio di PM 2,5 di ogni giorno
• wind_speed: la velocità media del vento per ogni giorno
• temperature: la temperatura più alta per ogni giorno

Nella seguente query GoogleSQL, la clausola FROM bigquery-public-data.epa_historical_air_quality.*_daily_summary indica che stai eseguendo query sulle tabelle *_daily_summary nel set di dati epa_historical_air_quality. Queste tabelle sono tabelle partizionate.

Per creare la tabella di dati di input:

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Nell'editor query, incolla la query seguente e fai clic su Esegui:

   CREATE TABLE `bqml_tutorial.seattle_air_quality_daily`
   AS
   WITH
     pm25_daily AS (
       SELECT
         avg(arithmetic_mean) AS pm25, date_local AS date
       FROM
         `bigquery-public-data.epa_historical_air_quality.pm25_nonfrm_daily_summary`
       WHERE
         city_name = 'Seattle'
         AND parameter_name = 'Acceptable PM2.5 AQI & Speciation Mass'
       GROUP BY date_local
     ),
     wind_speed_daily AS (
       SELECT
         avg(arithmetic_mean) AS wind_speed, date_local AS date
       FROM
         `bigquery-public-data.epa_historical_air_quality.wind_daily_summary`
       WHERE
         city_name = 'Seattle' AND parameter_name = 'Wind Speed - Resultant'
       GROUP BY date_local
     ),
     temperature_daily AS (
       SELECT
         avg(first_max_value) AS temperature, date_local AS date
       FROM
         `bigquery-public-data.epa_historical_air_quality.temperature_daily_summary`
       WHERE
         city_name = 'Seattle' AND parameter_name = 'Outdoor Temperature'
       GROUP BY date_local
     )
   SELECT
     pm25_daily.date AS date, pm25, wind_speed, temperature
   FROM pm25_daily
   JOIN wind_speed_daily USING (date)
   JOIN temperature_daily USING (date);

Visualizza i dati di input

Prima di creare il modello, puoi visualizzare facoltativamente i dati delle serie temporali di input per avere un'idea della distribuzione. Puoi farlo utilizzando e Looker Studio.

Per visualizzare i dati delle serie temporali:

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Nell'editor query, incolla la query seguente e fai clic su Esegui:

   SELECT
     *
   FROM
     `bqml_tutorial.seattle_air_quality_daily`;

3. Al termine della query, fai clic su Esplora i dati > Esplora con Looker Studio. Looker Studio si apre in una nuova scheda. Nella nuova scheda, completa i seguenti passaggi.

4. In Looker Studio, fai clic su Inserisci > Grafico delle serie temporali.

5. Nel riquadro Grafico, scegli la scheda Configurazione.

6. Nella sezione Metrica, aggiungi i campi pm25, temperature e wind_speed e rimuovi la metrica predefinita Conteggio record. Il grafico risultante è simile al seguente:

   

   Dal grafico si evince che la serie temporale di input presenta un andamento stagionale settimanale.

Nota: per ulteriori informazioni sull'assistenza di Looker Studio, consulta Integrazioni dell'assistenza Looker con Google Cloud.

crea il modello di serie temporali

Crea un modello di serie temporali per prevedere i valori delle particelle, come rappresentato dalla colonna pm25 utilizzando le colonne pm25, wind_speed e temperature come variabili di input. Addestra il modello con i dati sulla qualità dell'aria della tabellabqml_tutorial.seattle_air_quality_daily, selezionando i dati raccolti tra il 1° gennaio 2012 e il 31 dicembre 2020.

Nella query seguente, la clausola OPTIONS(model_type='ARIMA_PLUS_XREG', time_series_timestamp_col='date', ...) indica che stai creando un modello ARIMA con regressori esterni. L'opzione auto_arima del statement CREATE MODEL è impostata per impostazione predefinita su TRUE, pertanto l'algoritmo auto.ARIMA ottimizza automaticamente gli iperparametri nel modello. L'algoritmo adatta a decine di modelli candidati e sceglie il modello migliore, ovvero con il più basso Criterio delle informazioni Akaike (AIC). La Opzione data_frequency delle istruzioni CREATE MODEL per impostazione predefinita è AUTO_FREQUENCY, quindi il processo di addestramento deduce automaticamente la frequenza dei dati del tempo di input Google Cloud. La Opzione decompose_time_series dell'istruzione CREATE MODEL per impostazione predefinita è TRUE, quindi le informazioni su i dati delle serie temporali vengono restituiti quando valuti il modello nel passaggio successivo.

Per creare il modello:

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Nell'editor di query, incolla la seguente query e fai clic su Esegui:

   CREATE OR REPLACE
     MODEL
       `bqml_tutorial.seattle_pm25_xreg_model`
     OPTIONS (
       MODEL_TYPE = 'ARIMA_PLUS_XREG',
       time_series_timestamp_col = 'date',  # Identifies the column that contains time points
       time_series_data_col = 'pm25')       # Identifies the column to forecast
   AS
   SELECT
     date,                                  # The column that contains time points
     pm25,                                  # The column to forecast
     temperature,                           # Temperature input to use in forecasting
     wind_speed                             # Wind speed input to use in forecasting
   FROM
     `bqml_tutorial.seattle_air_quality_daily`
   WHERE
     date
     BETWEEN DATE('2012-01-01')
     AND DATE('2020-12-31');

   Il completamento della query richiede circa 20 secondi, dopodiché Il modello seattle_pm25_xreg_model viene visualizzato nel riquadro Explorer. Poiché la query utilizza un'istruzione CREATE MODEL per creare un modello, non vengono visualizzati i risultati della query.

Nota: potresti chiederti se le festività degli Stati Uniti hanno un impatto sulla serie temporale. Puoi provare a impostare l'opzione holiday_region dell'istruzione CREATE MODEL su US. L'impostazione di questa opzione consente una rappresentazione più accurata dei punti temporali delle festività se le serie temporali contengono modelli di festività.

valuta i modelli candidati

Valuta i modelli di serie temporali utilizzando la funzione ML.ARIMA_EVALUATE. La funzione ML.ARIMA_EVALUATE mostra le metriche di valutazione di tutti i modelli candidati valutati durante il processo di ottimizzazione automatica degli iperparametri.

Per valutare il modello, segui questi passaggi:

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Nell'editor query, incolla la query seguente e fai clic su Esegui:

   SELECT
    *
   FROM
    ML.ARIMA_EVALUATE(MODEL `bqml_tutorial.seattle_pm25_xreg_model`);

   I risultati dovrebbero essere simili ai seguenti:

   

   Le colonne di output non_seasonal_p, non_seasonal_d, non_seasonal_q e has_drift definiscono un modello ARIMA nella pipeline di addestramento. La log_likelihood, AIC e variancele colonne di output sono pertinenti per ARIMA processo di adattamento del modello.

   L'algoritmo auto.ARIMA utilizza Test KPSS per determinare il valore migliore per non_seasonal_d, che in questo caso è 1. Quando il valore del campo non_seasonal_d è 1, l'algoritmo auto.ARIMA addestra 42 diversi modelli ARIMA candidati in parallelo. In questo esempio, tutti i 42 modelli candidati sono validi, quindi l'output contiene 42 righe, una per ogni modello ARIMA candidato; nei casi in cui alcuni modelli non sono validi, vengono esclusi dall'output. Questi modelli candidati sono restituiti in ordine crescente dall'AIC. Il modello nella prima riga ha il valore AIC più basso ed è considerato il migliore. Il modello migliore viene salvato come modello finale e viene utilizzato quando chiami funzioni come ML.FORECAST sul modello.

   La colonna seasonal_periods contiene informazioni sul pattern stagionale identificato nei dati delle serie temporali. Non ha nulla a che fare con l'ARIMA pertanto ha lo stesso valore in tutte le righe di output. Registra un settimanale, che concorda con i risultati visualizzati se hai scelto di per visualizzare i dati di input.

   Le colonne has_holiday_effect, has_spikes_and_dips e has_step_changes forniscono informazioni sui dati delle serie temporali di input e non sono correlate la modellazione ARIMA. Queste colonne vengono restituite perché il valore L'opzione decompose_time_series nell'istruzione CREATE MODEL è TRUE. Queste colonne hanno anche gli stessi valori in tutte le righe di output.

   La colonna error_message mostra eventuali errori che si sono verificati durante la procedura di aggiustamentoauto.ARIMA. Un possibile motivo di errore si verifica quando le colonne selezionate non_seasonal_p, non_seasonal_d, non_seasonal_q e has_drift non sono in grado di stabilizzare la serie temporale. Per recuperare il messaggio di errore di tutti i modelli candidati, imposta l'opzione show_all_candidate_models su TRUE quando crei il modello.

   Per ulteriori informazioni sulle colonne di output, consulta la funzione ML.ARIMA_EVALUATE.

Esamina i coefficienti del modello

Controlla i coefficienti del modello di serie temporali utilizzando la funzione ML.ARIMA_COEFFICIENTS.

Segui questi passaggi per recuperare i coefficienti del modello:

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Nell'editor query, incolla la query seguente e fai clic su Esegui:

   SELECT
    *
   FROM
    ML.ARIMA_COEFFICIENTS(MODEL `bqml_tutorial.seattle_pm25_xreg_model`);

   I risultati dovrebbero essere simili ai seguenti:

   

   La colonna di output ar_coefficients mostra i coefficienti del modello della parte autoregressiva (AR) del modello ARIMA. Analogamente, la colonna di output ma_coefficients mostra i coefficienti del modello della parte media mobile (MA) del modello ARIMA. Entrambe le colonne contengono valori di array, le cui lunghezze sono uguali rispettivamente a non_seasonal_p e non_seasonal_q. Hai visto nel output della funzione ML.ARIMA_EVALUATE che il modello migliore ha un Valore non_seasonal_p pari a 0 e un valore non_seasonal_q pari a 5. Pertanto, nell'output ML.ARIMA_COEFFICIENTS, il valore ar_coefficients è un array vuoto e il valore ma_coefficients è un array di 5 elementi. La Il valore intercept_or_drift è il termine costante nel modello ARIMA.

   Le colonne di output processed_input, weight e category_weights mostrano i coefficienti per ogni caratteristica e l'intercetta nel modello di regressione lineare. Se la caratteristica è numerica, il peso si trova nella colonna weight. Se caratteristica è una caratteristica categorica, il valore category_weights è un array di valori struct, dove ogni valore struct contiene il nome e il peso di un categoria.

   Per ulteriori informazioni sulle colonne di output, consulta la funzione ML.ARIMA_COEFFICIENTS.

Utilizzare il modello per prevedere i dati

Prevedi i valori futuri delle serie temporali utilizzando la funzione ML.FORECAST.

Nella seguente query GoogleSQL, la clausola STRUCT(30 AS horizon, 0.8 AS confidence_level) indica che la query prevede 30 punti di tempo futuri e genera un intervallo di previsione con un livello di confidenza dell'80%.

Per prevedere i dati con il modello:

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Nell'editor di query, incolla la seguente query e fai clic su Esegui:

   SELECT
     *
   FROM
     ML.FORECAST(
       MODEL `bqml_tutorial.seattle_pm25_xreg_model`,
       STRUCT(30 AS horizon, 0.8 AS confidence_level),
       (
         SELECT
           date,
           temperature,
           wind_speed
         FROM
           `bqml_tutorial.seattle_air_quality_daily`
         WHERE
           date > DATE('2020-12-31')
       ));

   I risultati dovrebbero essere simili ai seguenti:

   

   Le righe di output sono in ordine cronologico in base al valore della colonna forecast_timestamp. Nella previsione delle serie temporali, l'intervallo di previsione, rappresentato dai valori delle colonne prediction_interval_lower_bound e prediction_interval_upper_bound, è importante quanto il valore della colonna forecast_value. Il valore forecast_value è il punto medio dell'intervallo di previsione. L'intervallo di previsione dipende dai valori delle colonne standard_error e confidence_level.

   Per ulteriori informazioni sulle colonne di output, consulta Funzione ML.FORECAST.

Valutare la precisione delle previsioni

Valuta l'accuratezza delle previsioni del modello utilizzando la funzione ML.EVALUATE.

Nella seguente query GoogleSQL, la seconda istruzione SELECT fornisce ai dati le caratteristiche future, che vengono usate per prevedere i valori futuri da confrontare con i dati effettivi.

Per valutare l'accuratezza del modello, segui questi passaggi:

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Nell'editor di query, incolla la seguente query e fai clic su Esegui:

   SELECT
     *
   FROM
     ML.EVALUATE(
       MODEL `bqml_tutorial.seattle_pm25_xreg_model`,
       (
         SELECT
           date,
           pm25,
           temperature,
           wind_speed
         FROM
           `bqml_tutorial.seattle_air_quality_daily`
         WHERE
           date > DATE('2020-12-31')
       ),
       STRUCT(
         TRUE AS perform_aggregation,
         30 AS horizon));

   I risultati dovrebbero essere simili ai seguenti:

   

   Per ulteriori informazioni sulle colonne di output, consulta la funzione ML.EVALUATE.

Spiegazione dei risultati delle previsioni

Puoi ottenere metriche di spiegabilità oltre ai dati di previsione utilizzando il metodo Funzione ML.EXPLAIN_FORECAST. La funzione ML.EXPLAIN_FORECAST prevede i valori futuri delle serie temporali e restituisce anche tutti i componenti distinti della serie temporale.

Analogamente alla funzione ML.FORECAST, la clausola STRUCT(30 AS horizon, 0.8 AS confidence_level) utilizzata nella funzione ML.EXPLAIN_FORECAST indica che la query prevede 30 punti di tempo futuri e genera un intervallo di previsione con un livello di confidenza dell'80%.

Per spiegare i risultati del modello:

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Nell'editor di query, incolla la seguente query e fai clic su Esegui:

   SELECT
     *
   FROM
     ML.EXPLAIN_FORECAST(
       MODEL `bqml_tutorial.seattle_pm25_xreg_model`,
       STRUCT(30 AS horizon, 0.8 AS confidence_level),
       (
         SELECT
           date,
           temperature,
           wind_speed
         FROM
           `bqml_tutorial.seattle_air_quality_daily`
         WHERE
           date > DATE('2020-12-31')
       ));

   I risultati dovrebbero essere simili ai seguenti:

   

   Le righe di output sono ordinate cronologicamente in base al valore time_series_timestamp .

   Per ulteriori informazioni sulle colonne di output, consulta la funzione ML.EXPLAIN_FORECAST.

Esegui la pulizia

Per evitare che al tuo account Google Cloud vengano addebitati costi relativi alle risorse utilizzate in questo tutorial, elimina il progetto che contiene le risorse oppure mantieni il progetto ed elimina le singole risorse.

• Puoi eliminare il progetto che hai creato.
• In alternativa, puoi conservare il progetto ed eliminare il set di dati.

Elimina il set di dati

L'eliminazione del progetto rimuove tutti i set di dati e tutte le tabelle nel progetto. Se preferisci riutilizzare il progetto, puoi eliminare il set di dati creato in questo tutorial:

1. Se necessario, apri la pagina BigQuery nella console Google Cloud.

   Vai alla pagina di BigQuery

2. Nella barra di navigazione, fai clic sul set di dati bqml_tutorial che hai creato.

3. Fai clic su Elimina set di dati sul lato destro della finestra. Questa azione elimina il set di dati, la tabella e tutti i dati.

4. Nella finestra di dialogo Elimina set di dati, conferma il comando di eliminazione digitando il nome del set di dati (bqml_tutorial) e poi fai clic su Elimina.

Elimina il progetto

Per eliminare il progetto:

Attenzione: l'eliminazione di un progetto ha i seguenti effetti:

• L'intero contenuto del progetto viene eliminato. Se hai utilizzato un progetto esistente per le attività descritte in questo documento, quando lo elimini elimini anche tutto il lavoro svolto nel progetto.
• Gli ID progetto personalizzati non sono più disponibili. Quando hai creato questo progetto, potresti aver creato un ID progetto personalizzato che vuoi utilizzare in futuro. Per conservare gli URL che utilizzano l'ID progetto, ad esempio un appspot.com URL, elimina le risorse selezionate all'interno del progetto anziché eliminare l'intero progetto.

Se intendi esplorare più architetture, tutorial o guide rapide, il riuso dei progetti può aiutarti a non superare i limiti di quota.

1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

   Go to Manage resources

2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

Passaggi successivi

• Scopri come prevedere una singola serie temporale con un modello univariabile
• Scopri come prevedere più serie temporali con un modello univariato
• Scopri come eseguire la scalabilità di un modello univariabile quando prevedi più serie temporali su più righe.
• Scopri come prevedere in modo gerarchico più serie temporali con un modello univariabile
• Per una panoramica di BigQuery ML, consulta Introduzione all'IA e al ML in BigQuery.