时间序列预测 | Python实现FEDOT时间序列预测

• • 时间序列预测 | Python实现FEDOT时间序列预测
  • • 基本介绍
    • 模型结构
    • 程序设计
    • 学习总结

大多数现代开源AutoML框架并没有广泛地涵盖时间序列预测任务。本文中我们将深入地研究AutoML框架之一FEDOT，它可以自动化时间序列预测的机器学习管道设计。
因此，我们将通过时间序列预测的现实世界任务详细解释FEDOT的核心正在发生什么。

之前我们讨论过机器学习问题的管道。流水线是一个无环有向图。在FEDOT术语中，此图称为链，或组合模型，或管道。FEDOT操作的基本抽象是:

• 操作是对数据执行的操作：它可以是对数据进行预处理(标准化、标准化、填补缺失值)的操作，也可以是给出预测的机器学习模型;
  节点是放置操作的容器。一个节点中只能有一个操作。
• 主节点只接受原始数据，而次要节点使用来自前一级节点的输出作为预测器;链或管道是由节点组成的无循环有向图。FEDOT中的机器学习管道是通过Chain类实现的。给定的抽象如下图所示: