可以使用AutoML預測月度數據,但它可能需要一些額外的步驟或調整。
一種方法是重新取樣的月度數據到一個較低的頻率,如每周或每天,然後使用AutoML預測低的頻率。一旦生成預測,然後您可以upsample回月度頻率。
另一個方法是使用AutoML的函數auto_timeseries_forecast()來訓練你的月度數據,然後使用預測()函數來生成預測所需的頻率。目前尚不清楚磚AutoML計劃增加支持月度頻率在不久的將來,但是你可以檢查文檔和社區論壇,看看是否有任何更新或計劃。應該注意,在處理月度數據時,重要的是要考慮任何可能出現的季節性和趨勢模式的數據,並確保所選擇的適合您的用例模型。