训练模型
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          EasyDL零门槛AI开发平台

          训练模型


          EasyDL提供的的时序预测算法不仅性能高、可扩展,还针对速度、规模和准确性进行了优化,可以在大规模数据集上进行训练。

          训练模型

          在准备好数据集并创建模型后,可以创建训练任务。

          1. 单击“训练模型”,进入模型训练页面。
          2. 填写模型训练信息,如下图所示。

            如果选择的数据集中仅包含时间和数值两列,则训练参数配置如下所示:

            训练模型

            • 选择模型:选择要训练的模型
            • 选择数据集:选择训练模型使用的数据集
            • 选择目标列:从数据集中选择表示时序的日期时间列
            • 选择时间间隔:请根据序列中相邻两个样本点的时间间隔进行设置
            • 选择目标列:需要被预测的随时间而变化的列
            • 滑动窗口大小:表示使用多久的历史数据生成预测数据
            • 预测长度:要预测的序列的长度,该长度因小于滑动窗口大小

            如果选择的数据集中除时间和数值外还有其它列,则训练参数配置如下所示:

            image.png

            相比于仅包含一个序列的训练任务,其需要配置分组字段:

            • 分组字段用于将数据集划分为具有相同时间戳的多个时序
            • 最迟支持设置两个分组字段
            • 分组字段只能为类别列
          3. 单击“开始训练”启动训练任务。

            启动训练任务后,系统会在模型下的列表中创建一个新的模型版本,新建的版本处于“训练中”的状态,当处于“训练完成”状态时表示模型已完成训练。

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