ARIMA_PLUS di BigQuery ML è un modello di previsione univariato. Come modello statistico, è più veloce da addestrare rispetto a un modello basato su reti neurali. Ti consigliamo di addestrare un modello ARIMA_PLUS di BigQuery ML se devi eseguire molte iterazioni rapide dell'addestramento del modello o se hai bisogno di una base di riferimento economica rispetto alla quale misurare altri modelli.
Come Prophet, ARIMA_PLUS di BigQuery ML tenta di decomporre ogni serie temporale in tendenze, stagioni e festività, producendo una previsione utilizzando l'aggregazione delle previsioni di questi modelli. Una delle molte differenze, tuttavia, è che BQML ARIMA+ utilizza ARIMA per modellare il componente di tendenza, mentre Prophet tenta di adattare una curva utilizzando un modello lineare o logistico a pezzi.
Google Cloud offre una pipeline per l'addestramento di un modello ARIMA_PLUS di BigQuery ML e una pipeline per ottenere previsioni collettive da un modello ARIMA_PLUS di BigQuery ML. Entrambe le pipeline sono istanze di Vertex AI Pipelines di Google Cloud Pipeline Components (GCPC).
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