多次训练同一个Google AutoML模型

Question

问题：是否可以从Google AutoML多次训练同一模型？

问题：我有几个带有时间序列数据的数据集。示例：

• 数据集A：[[产品1，日期1，价格]，[产品1，日期2，价格]]
• 数据集B：[[product2，date1，价格]，[product2，date2，价格]]
• 数据集C：[[product3，date1，价格]，[product3，date2，价格]]

在描述Google AutoML中的列时，您可以将数据标记为时间序列数据，并将日期列指定为时间序列。请记住，这是时间序列数据，这一点非常重要。我认为合并数据集不是一个好主意，因为会有重复的日期。

是否可以在数据集A上训练模型，然后在数据集B上训练模型，等等。还是建议合并数据集？

谢谢。

Answer 1

您可以合并数据，我不认为这与您描述的内容有什么关系。将一列标记为Time列将具有基于该列的AutoML表split the data，将最旧的80％作为训练集，接下来的10％作为验证集，将最近的10％作为测试集。

如果您的时间集中没有足够的数据将上述数据拆分为80/10/10，那么您将不希望将其标记为“时间”列，而是手动拆分数据。

如果数据集不相关且彼此不同，那么您将需要为每个数据集训练单独的模型。