多次训练同一个 Google AutoML 模型

Question

问题：是否可以从 Google AutoML 多次训练同一个模型？

问题：我有几个包含时间序列数据的数据集。示例：

• 数据集 A：[[product1, date1, price], [product1, date2, price]]
• 数据集 B：[[product2, date1, price], [product2, date2, price]]
• 数据集 C：[[产品 3、日期 1、价格]、[产品 3、日期 2、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。记住它是时间序列数据非常重要。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 等上完成训练，或者您会建议合并数据集吗？

谢谢。

Answer 1

您可以合并数据，我看不出这与您描述的内容有什么关系。将列标记为 Time 列具有基于该列的 AutoML Tables split the data，将最早的 80% 作为训练集，接下来的 10% 作为验证集，最后的 10%作为测试集。

如果您的集合中时间列中不同的数据不足以按上述 80/10/10 拆分数据，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，那么您可能希望为每个数据集训练单独的模型。