Azure-docs: Прогнозирование AutoML: разделение по модели или зерну

Я буду использовать пример из вашей документации:

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

В чем разница между обучением двух моделей на магазин или одной модели с магазинным зерном? Будет ли повышена точность одной модели с зернами из-за большего количества данных и т. Д.?

[Введите отзыв здесь]

Детали документа

⚠ Не редактируйте этот раздел.

• ID: bf6e8bb8-9f33-6315-dec3-915c82152f4f
• Независимый от версии идентификатор: 0d184dff-a615-49e4-089a-8c41a8ff801c
• Контент: автоматическое обучение модели прогноза временных рядов - Машинное обучение Azure
• Источник контента: статьи / машинное обучение / how-to-auto-train-forecast.md
• Услуга: машинное обучение
• Подсервис: основной
• Вход на GitHub: @nibaccam
• Псевдоним Microsoft: nibaccam