Azure-docs: ऑटोएमएल पूर्वानुमान: मॉडल या अनाज से विभाजित

को निर्मित 23 जुल॰ 2020 · 1टिप्पणी · स्रोत: MicrosoftDocs/azure-docs

मैं आपके प्रलेखन से एक उदाहरण का उपयोग करूंगा:

https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-forecast#preparing -data

ट्रेन दो मॉडल प्रति स्टोर या स्टोर अनाज के साथ एक मॉडल के बीच क्या अंतर है? क्या डेटा की एक बड़ी मात्रा के कारण अनाज के साथ एक मॉडल की सटीकता बढ़ जाएगी, आदि?

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दस्तावेज़ विवरण

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आईडी: bf6e8bb8-9f33-6315-dec3-915c82152f4f
संस्करण स्वतंत्र आईडी: 0d184dff-a615-49e4-089a-8c41a8ff801c
सामग्री: ऑटो-ट्रेन एक समय-श्रृंखला पूर्वानुमान मॉडल - एज़्योर मशीन लर्निंग
सामग्री स्रोत: लेख / मशीन-शिक्षण / कैसे-to-auto-train-forecast.md
सेवा: मशीन-लर्निंग
उप-सेवा: कोर
गिटहब लॉगिन: @nibaccam
Microsoft उपनाम: nibaccam

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स्रोत

pbartos

सबसे उपयोगी टिप्पणी

एक बड़े मॉडल का निर्माण अक्सर प्रति श्रृंखला एक मॉडल से बेहतर होगा, लेकिन हमेशा नहीं। यदि श्रृंखला काफी विषम हैं (विभिन्न पैटर्न प्रदर्शित करते हैं, परिमाण के आदेश), तो यह कई मॉडलों को फिट करने के लिए समझ में आता है। यदि वे समान हैं, तो एक मॉडल आम तौर पर अच्छा करेगा।