AutoTS: прогноз с топ-3 моделями вместо лучшей модели ⇐ Python

[Anonymous]

Я использую пакет AutoTS для прогнозирования многомерных временных рядов. Из результатов model.results() я хочу выбрать три лучшие модели для составления прогнозов. Однако моя первоначальная проверка использует длину прогноза 2, и на основе трех лучших моделей я делаю прогнозы для длины прогноза 4.
Я выполняю разделение проверки поезда, чтобы сравнить результаты средней абсолютной ошибки (MAE) отдельных столбцов с другими одномерными моделями временных рядов. Такой подход обеспечивает единую метрику сравнения. Если есть более эффективные методы достижения этой цели, предложите их.

Код: Выделить всё

    max_date = molecule_df['year-quarter-date'].max()
last_two_quarters = molecule_df[molecule_df['year-quarter-date'] > (max_date - pd.DateOffset(months=6))]
train_df = molecule_df[molecule_df['year-quarter-date'] 

Подробнее здесь: [url]https://stackoverflow.com/questions/79067097/autots-forecast-with-top3-models-instead-of-best-model[/url]