如何确定时间序列的季节性

Tripartio

你好,

RapidMiner是否有任何可以确定时间序列季节性的操作符?我的想法是，输入是一个具有指定为目标的属性的数据集，输出(可能还有其他内容)计算出季节性模式(例如，每月数据上的年度季节性为12，每日数据上的每周季节性为7，小时数据上的每周季节性为168，等等)。

我知道R可以用auto来做这个。arima，但是RapidMiner有这样的内置功能吗?(如果不是，我知道我可以使用R脚本扩展来运行R函数。)

问候,

Chitu

yyhuang

tftemme在文档的最后给出了一个使用网格优化的Auto ARIMA的好例子
https://docs.www.turtlecreekpls.com/9.3/studio/operators/modeling/time_series/forecasting/arima_trainer.html

它对(p,d,q)进行微调，以最小化用于自动ARIMA建模的Hyndman-Khandakar算法中描述的AIC
我们目前没有季节性ARIMA (p,d,q) x (p,d,q)，所以你需要python/R集成来获得自动季节性ARIMA。

MartinLiebig

你好,

@yyhuang可能会在这里纠正我，但据我所知，auto-arima只是在BIC/AIC上优化的正常arima的网格优化。您可以很容易地使用操作符来构建它。

最好的

马丁

Tripartio

嗨@mschmitz，

下面简要介绍一下R是如何自动的。Arima作品，由其创作者之一总结:8.7 R . ARIMA建模．我在RapidMiner方面还不够专业，无法“用操作符轻松构建”。

在任何情况下，我是否认为，那么，RapidMiner没有一个输出季节性的算子，特别是在ARIMA方面?正如我所说的，我可以用R脚本扩展来解决它，但随着最近的预测扩展，我想知道是否自动。Arima功能是集成的(或在路线图上)。

顺便说一下，我最近一直在玩新的预测扩展，这是非常令人印象深刻的。尽管它还很初级，但它很容易产生很好的结果。谢谢你在这方面的工作。

问候,

Chitu

MartinLiebig

你好,

这是一个很好的链接．据我所知，没有开箱即用的方法，但我不是我们内部的ARIMA专家。这些都是@David_A而且@yyhuang．所以我为他们离开了舞台。

最好的

马丁

Tripartio

@yyhuang感谢提供Auto ARIMA流程的指针。这正是我要找的东西。令人失望的是，它不支持季节性，但我希望它能很快实现。

@mschmitz，似乎新的预测扩展操作符Forecast(单变量)和Forecast(多变量)做了这种事情。但是他们目前所做的(0.1.6版本)和我正在寻找的主要区别是，他们不报告ARIMA p, d, q参数，或其他模型(Holt-Winters或功能和季节预测)的参数。是否可以更新以报告优化后的参数?

问候,

Chitu

MartinLiebig

@Tripartio，

我们可以做到。但我希望单变量预测尽可能简单。为什么不只是将该流程用作执行流程，并按照需要的方式编辑它呢?

最好的

马丁

Tripartio

@mschmitz，

对不起，我完全不理解您的建议:“为什么不把这个过程作为一个执行过程，并按照您需要的方式编辑它呢?”你能解释一下你的建议吗?

问候,

Chitu

MartinLiebig

嗨@Tripartio，

您只需打开底层流程并存储该流程。之后，你可以拖放这个过程，并将其作为一个函数类型的东西使用。这允许您编辑此流程以执行您想要执行的操作。

我只是想到将最佳的p-q-d作为注释添加到结果示例集中。这样我们可以保持简单，你可以看到正在使用什么。听起来怎么样?

最好的

马丁

Tripartio

@mschmitz很抱歉这么晚才回复。你的想法听起来很有帮助(“我刚想到把最好的p-q-d作为注释添加到结果示例集中”)。有可能更新给操作员吗?

谢谢,

Chitu