对时间序列模型进行评估
将 AutoAI 时间序列管道保存为模型后，您可以部署该模型并对其进行评分，以预测新值。
部署时间序列模型
将模型保存到项目后，请按照以下步骤部署该模型：
- 在项目资源列表中找到该模型。
- 将模型部署到部署空间。
- 将有效载荷数据推送到部署空间。
- 在部署区域中，创建一个部署。
评分注意事项
到目前为止，部署时间序列模型的步骤与部署分类或回归模型的步骤相同。 然而，由于时间序列模型中预测的构建和生成方式，您的输入必须与模型结构相匹配。 例如，有效载荷的结构取决于您是预测单一结果（单变量）还是多个结果（多变量）。
请注意以下这些总体考虑因素：
- 若要获取数据中最后一行之后的第一行或多行预测结果，请发送一个空有效载荷。
- 要获取下一个值，请将空有效载荷请求的结果作为下一次评分请求发送，依此类推。
- 您可以输入多行数据，以此构建趋势并预测趋势后的下一个值。
- 如果您有多个预测列，则需要在评分请求中为每个列都包含一个值
- 在配置部署时，您可以为 “预测步数”字段指定一个值，以更改要预测的步数。 例如，对于每小时天气预报，你可以预测24个时间段。
评估在线部署
如果您创建在线部署，可以通过输入表单或提交 JSON 代码来传递有效载荷数据。 此示例演示了如何编写 JSON 代码以生成预测结果。
预测单一数值
在最简单的情况下，给定这组样本数据，你试图预测的对象是 value1 ，预测窗口为 1，这意味着每次预测都对应一个步骤（一行）。
| 时间戳记 | value1 |
|---|---|
| 2015-02-26 21:42 | 2 |
| 2015-02-26 21:47 | 4 |
| 2015-02-26 21:52 | 6 |
| 2015-02-26 21:57 | 8 |
| 2015-02-02 22:02 | 10 |
在请求首次预测时，您必须将一个空条目作为输入数据传递，其结构如下：
{
"input_data": [
{
"fields": [
"value1"
],
"values": []
}
]
}
返回的输出结果预测了模型的下一步：
{
"predictions": [
{
"fields": [
"prediction"
],
"values": [
[
12
]
]
}
]
}
下一个输入将上一次输出的结果作为输入，用于预测下一步：
{
"input_data": [
{
"fields": [
"value1"
],
"values": [
[12]
]
}
]
}
预测多个值
在这种情况下，你需要预测两个目标： value1 和 value2。
| 时间戳记 | value1 | value2 |
|---|---|---|
| 2015-02-26 21:42 | 2 | 1 |
| 2015-02-26 21:47 | 4 | 3 |
| 2015-02-26 21:52 | 6 | 5 |
| 2015-02-26 21:57 | 8 | 7 |
| 2015-02-02 22:02 | 10 | 9 |
要请求首次预测，输入数据仍需包含一个空值。 下一个输入的结构如下：
{
"input_data": [
{
"fields": [
"value1",
"value2"
],
"values": [
[2, 1],
]
}
]
}
基于新观测数据进行预测
如果您不想根据前一步的结果预测下一行，而是希望输入新的观测值，请按照以下方式输入单变量模型的输入数据：
{
"input_data": [
{
"fields": [
"value1"
],
"values": [
[2],
[4],
[6]
]
}
]
}
对于多变量模型，请按以下方式输入新观测值：
{
"input_data": [
{
"fields": [
"value1",
"value2"
],
"values": [
[2, 1],
[4, 3],
[6, 5]
]
}
]
}
其中 2、4 和 6 是 的观测值，1 value1 、3 和 5 是 的观测 value2值。
使用辅助特征对时间序列模型进行评估
部署模型后，您可以访问部署详情页面以获取预测结果。 请选择以下任一方式来测试您的部署：
使用现有的输入值
您可以利用数据集中的现有输入值来获取预测值。 点击 “预测 ”以获取一组预测值。 输出中的预测值总数由您在实验配置阶段之前设定的预测时限决定。
使用新的输入值
您可以选择在电子表格中输入新数据，或使用 JSON 代码获取预测结果。
使用电子表格提供新的输入数据以进行值预测
要在 “新观测数据（可选） ”电子表格中添加输入数据，请选择 “输入 ”选项卡，然后执行以下任一操作：
- 点击 “浏览本地文件 ”，从本地目录中添加包含新观测数据的现有.csv 文件。
- 点击 “下载 CSV 模板 ”下载输入文件模板，输入数值，然后上传文件。
- 点击 “空间搜索 ”，使用项目中的现有数据资产。
- 在电子表格中手动输入观测值。
如果您在实验配置阶段已启用利用这些值的功能，也可以为辅助功能提供未来值。 请务必将这些数值添加到 “未来支持功能（可选） ”电子表格中。
使用 JSON 代码提供输入数据
若要使用 JSON 代码添加输入数据，请选择 “粘贴 JSON ”选项卡，然后执行以下任一操作：
- 点击 “浏览本地文件 ”，从本地目录中添加包含新观测数据的现有 JSON 文件。
- 点击 “空间搜索 ”，使用项目中的现有数据资产。
- 在编辑器中手动输入或粘贴 JSON 代码。
在此代码示例中，预测列为 pollution，辅助特征为 temp 和 press。
{
"input_data": [
{
"id": "observations",
"values": [
[
96.125,
3.958,
1026.833
]
]
},
{
"id": "supporting_features",
"values": [
[
3.208,
1020.667
]
]
}
]
}