Обучение одной и той же модели Google AutoML несколько раз

Question

Вопрос: Можно ли обучать одну и ту же модель из Google AutoML несколько раз?

Проблема: у меня есть несколько наборов данных с данными временных рядов. Пример:

• Набор данных A: [[product1, date1, цена], [product1, date2, цена]]
• Набор данных B: [[product2, date1, цена], [ product2, date2, цена]]
• Набор данных C: [[product3, date1, цена], [product3, date2, цена]]

При описании столбцов в Google В AutoML вы можете пометить данные как данные временного ряда и указать столбец даты как время ser ie. Очень важно помнить, что это данные временных рядов. Я думаю, что объединение наборов данных не будет хорошей идеей, потому что будут повторяться даты.

Можно ли обучить модель на наборе данных A, а после этого закончить на наборе данных B и т. Д. c. или вы бы посоветовали объединить наборы данных?

Спасибо.

Answer 1

Вы можете объединить данные, я не понимаю, как это будет иметь значение с тем, что вы описываете. Пометка столбца как столбца Time имеет таблицы AutoML , разделяющие данные на основе этого столбца, при этом самые старые 80% в качестве обучающего набора, следующие более поздние 10% в качестве набора проверки и самые последние 10% как набор тестов.

Если в вашем наборе недостаточно данных, которые различаются в столбце времени, чтобы разделить данные, как описано выше 80/10/10, вам не следует помечать их как столбец Время и вместо этого вручную разделить данные.

Если наборы данных не связаны и отличаются друг от друга, то вы хотите обучить отдельные модели для каждой.