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【中文标题】如何在 Watson Studio Modeler Flow 中预测时间序列的动态数量【英文标题】：How to forecast a dynamic number of time series in Watson Studio Modeler Flow 【发布时间】：2021-12-11 19:59:24 【问题描述】：在 Watson Studio Modeler Flow 中，当序列数量是动态的时，如何预测时间序列？
我研究了教程和演示，但我只找到了需要手动指定每个字段类型的方法。当有数百个时间序列并且序列的确切数量在运行之间发生变化时，这是不可行的。
即使时间序列的数量发生变化，我也需要能够运行预测作业（无需让建模器手动为每个序列选择类型）。由于这是 Python 中的一个微不足道的 for 循环，我希望 Modeler Flow 应该有一些方法来解决这个问题。
我想要的流程（第 2 步是问题）：
-
使用连接从外部数据源导入数据。
为数据中的每个单独系列创建预测。系列的数量可能因运行而异。 （所有系列都具有相同的时间值，因此它们可以共享时间字段。）
将结果导出回源系统。
我们将不胜感激:)
【问题讨论】：
【参考方案1】：我向技术团队询问了您的问题。他们的回复是：“目前 Modeler 需要时间序列的特定目标字段名称。不支持声明“目标 = 所有字段”。
目前不支持该功能，但您可以在这里提出建议：https://ibm-data-and-ai.ideas.ibm.com/?category=6982949146944943308。
【讨论】：
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