如何在顶点AI表格预测中分配两个或多个时间序列标识符列

Question

我想知道模型中是否可能有多个时间序列标识符列？让我们假设我希望在产品和存储级别上创建一个预测(文档建议这应该是可能的)。

如果我选择产品作为系列标识符，我留给存储的唯一选项要么是一个协变量，要么是一个属性，而这两个选项都不适用于这个场景。

将产品连接起来并存储并使用该连接ID的单个产品和存储代码值作为属性是一个解决方案吗？感觉不对，但我看不出还有别的选择--我错过了什么吗？

注意:我知道顶点AI的这一特性目前正在预览中，因此选项可能是有限的。

Answer 1

在顶点AI上的预测模型中没有指定2个或更多时间序列标识符的替代方法。正如您所知，“预测模型”位于"Preview“产品推出阶段中，这一事实的所有后果都是有限的。有关培训预测模型的数据准备最佳实践的更多信息，请参考本文档。

作为解决办法，可以将这两列连接起来，并在该级联列上分配一个时间序列标识符，就像您在问题中提到的那样。这样，级联列就会在模型的训练中携带更多的上下文信息。

Answer 2

只是为了跟进维沙尔的(正确)答案，以防有人在将来查到这件事。

是的，连接是目前唯一的选择，因为只能有一个时间序列标识符(我希望这将在将来发生变化)。尽管如此，我已经尝试将数据中的单个标识符作为分类属性添加，它实际上运行得很好。通过这种方式，我已经在产品/商店级别上进行了预测，但我可以将单个产品的所有预测汇总在一起，而且结果与经过汇总数据培训的模型没有多大关系(显然，这将取决于需求分类和所选择的优化方法以及其他因素)。

还有一个有趣的观察。当您包括产品描述之类的内容时，您可以将它们归类为分类或文本。我无法在文档中找到，如果模型只使用unigram(这是控制台中的列统计数据所建议的)或一些n克，但这肯定是您想要对数据进行实验的东西。当使用分类分类时，我的数据集实际上显示出了更高的准确性，这有点违背直觉，因为它感觉像是多余的信息，虽然很难分辨，因为文档并不是很详细。它可能是特定于我的数据集，所以，正如我说的，确保你用你的实验。