Databricks AutoMLで時系列データ予測をサポートしました

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本機能を利用するには、Databricksランタイム 10.0 ML以降が必要です。

Databricksランタイム 10.0以降でAutoMLの時系列データ予測をサポートしました。この記事では、GUIによる操作方法をご説明します。なお、APIからも本機能を利用できます。

データの準備

事前にトレーニングデータを「forecast_train_df」としてデータベースに登録しておきます。ここでは、COVID-19感染者数の時系列データを使用します。

Python
import pyspark.pandas as ps
df = ps.read_csv("/databricks-datasets/COVID/covid-19-data")
df["date"] = ps.to_datetime(df['date'], errors='coerce')
df["cases"] = df["cases"].astype(int)
display(df)

# AutoML UIから参照できるようにデータフレームをテーブルに保存します
sdf = df.to_spark()
sdf.write.saveAsTable("forecast_train_df")

GUIを用いた時系列データ予測AutoML

  1. ペルソナスイッチャーで「Machine Leaning」を選択し、Experimentにアクセス

  2. Create AutoML Experimentをクリック

    Computeフィールドで、Databricksランタイム 10.0ML以降が稼働しているクラスターを選択します。

  3. Datasetフィールドではデータベースに保存したテーブルを選択します。

  4. Prediction targetではcasesを選択します。

  5. Time columnではdateを選択します。

  6. Forecast horizon and frequencyでは10 Daysを指定して、向こう10日間の予測を行うように指示します。

  7. 必要に応じてAdvanced Configuration (optional)を展開して終了条件を指定した後、Start AutoMLをクリックし、トレーニングを開始します。

  8. トレーニング、評価が完了すると、ベストモデルを生成したノートブック(View notebook for best model)とトレーニングデータのトレンドを分析したノートブック(View data exploration notebook)にアクセスできるようになります。

APIを用いた時系列データ予測AutoML

APIを用いたサンプルノートブックはこちらにあります。

ノートブック上で予測結果をプロットすることも可能です。

詳細はDatabricks AutoMLのマニュアルをご覧ください。

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