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EasyDL提供的的时序预测算法不仅性能高、可扩展，还针对速度、规模和准确性进行了优化，可以在大规模数据集上进行训练。

训练模型

在准备好数据集并创建模型后，可以创建训练任务。

1. 单击“训练模型”，进入模型训练页面。

2. 填写模型训练信息，如下图所示。

   如果选择的数据集中仅包含时间和数值两列，则训练参数配置如下所示：

   

   • 选择模型：选择要训练的模型
   • 选择数据集：选择训练模型使用的数据集
   • 选择目标列：从数据集中选择表示时序的日期时间列
   • 选择时间间隔：请根据序列中相邻两个样本点的时间间隔进行设置
   • 选择目标列：需要被预测的随时间而变化的列
   • 滑动窗口大小：表示使用多久的历史数据生成预测数据
   • 预测长度：要预测的序列的长度，该长度因小于滑动窗口大小

   如果选择的数据集中除时间和数值外还有其它列，则训练参数配置如下所示：

   

   相比于仅包含一个序列的训练任务，其需要配置分组字段：

   • 分组字段用于将数据集划分为具有相同时间戳的多个时序
   • 最迟支持设置两个分组字段
   • 分组字段只能为类别列

3. 单击“开始训练”启动训练任务。

   启动训练任务后，系统会在模型下的列表中创建一个新的模型版本，新建的版本处于“训练中”的状态，当处于“训练完成”状态时表示模型已完成训练。