future_exog = test[['unique_id','ds','published','is_holiday']] timegpt = TimeGPT(token=API_KEY) timegpt_preds = [] foriinrange(0,162,7): timegpt_preds_df = timegpt.forecast( df=df.iloc[:1213+i], X_df = future...
timegpt = TimeGPT(# defaults to os.environ.get("TIMEGPT_TOKEN")token ='my_token_provided_by_nixtla') fcst_df= timegpt.forecast(df, h=24, level=[80,90]) INFO:nixtlats.timegpt:Validatinginputs...INFO:nixtlats.timegpt:Preprocessingdataframes....
future\_exog = test\[\['unique\_id', 'ds', 'published', 'is\_holiday'\]\] timegpt = TimeGPT(token=API\_KEY) timegpt\_preds = \[\] for i in range(0, 162, 7): timegpt\_preds\_df = timegpt.forecast( df=df.iloc\[:1213+i\], X\_df = future\_exog\[i:i+7\], h...
future_exog = test[['unique_id', 'ds', 'published', 'is_holiday']] timegpt = TimeGPT(token=API_KEY) timegpt_preds = [] for i in range(0, 162, 7): timegpt_preds_df = timegpt.forecast( df=df.iloc[:1213+i], X_df = future_exog[i:i+7], h=7, finetune_steps=10, id...
timegpt=TimeGPT(token=os.environ.get("TIMEGPT_KEY"))timegpt.validate_token() 加载数据集时需要保证格式如下: 目标变量应该是数字的,并且没有缺失值;确保从开始日期到结束日期的日期序列中不存在间隙;日期列必须采用Pandas可识别的格式;TimeGPT可以进行数据缩放(归一化等)所以可以跳过这一步;对于预测多个时间序...
timegpt=TimeGPT(# defaults to os.environ.get("TIMEGPT_TOKEN")token='my_token_provided_by_nixtla') 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 fcst_df=timegpt.forecast(df,h=24,level=[80,90]) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
timegpt = TimeGPT(token=API_KEY) timegpt_preds = [] foriinrange(0,162,7): timegpt_preds_df = timegpt.forecast( df=df.iloc[:1213+i], X_df = future_exog[i:i+7], h=7, finetune_steps=10, id_col='unique_id', time_col='ds', ...
timegpt = TimeGPT(token = os.environ.get("TIMEGPT_KEY")) timegpt.validate_token() 加载数据集时需要保证格式如下: 目标变量应该是数字的,并且没有缺失值;确保从开始日期到结束日期的日期序列中不存在间隙;日期列必须采用Pandas可识别的格式;TimeGPT可以进行数据缩放(归一化等)所以可以跳过这一步;对于预测多...
timegpt.validate_token() 加载数据集时需要保证格式如下: 目标变量应该是数字的,并且没有缺失值;确保从开始日期到结束日期的日期序列中不存在间隙;日期列必须采用Pandas可识别的格式;TimeGPT可以进行数据缩放(归一化等)所以可以跳过这一步;对于预测多个时间序列,需要一个列来唯一地标识每个序列,这将用作预测函数中的...
timegpt = TimeGPT(token=API_KEY) timegpt_preds = [] for i in range(0, 162, 7): timegpt_preds_df = timegpt.forecast( df=df.iloc[:1213+i], X_df = future_exog[i:i+7], h=7, finetune_steps=10, id_col='unique_id', ...