TimeSeriesDataFrame.get_model_inputs_for_scoring

TimeSeriesDataFrame.get_model_inputs_for_scoring(prediction_length: int, known_covariates_names: List[str] | None = None) → Tuple[TimeSeriesDataFrame, TimeSeriesDataFrame | None][source]

准备模型输入，以预测数据集中每个时间序列的最后prediction_length时间步长。

Parameters:

  • prediction_length (int) – 预测范围，即需要预测未来多少个时间步长。

  • known_covariates_names (List[str], optional) – 包含未来已知协变量的数据框列的名称。 有关更多详细信息，请参见 TimeSeriesPredictor 的 known_covariates_names。

Returns:

  • past_data (TimeSeriesDataFrame) – 数据，其中每个时间序列的最后 prediction_length 时间步长已被移除。

  • known_covariates (TimeSeriesDataFrame or None) – 如果提供了 known_covariates_names，则为预测期间已知协变量值的数据框。否则为 None。