Google AutoML时序预测：BigQuery导出数据中predicted_on时间戳疑问

我在训练时间序列预测模型时勾选了“Export test dataset to BigQuery”选项，但无法理解BigQuery表中“predicted_on”类时间戳的含义。我的模型参数如下：

• 粒度为周度
• context window为26周
• forecast horizon为26周
• 10%测试数据拆分恰好包含26周数据
• 训练数据中的submission_week列被指定为“timestamp”列

在BigQuery表中，submission_week列始于2022年6月5日（即测试数据拆分的首个日期），同时存在predicted_on_submission_week列。将表按submission_week和predicted_on_submission_week排序后呈现如下模式：

predicted_on_submission_week / submission_week
06/05/2022                     06/05/2022
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06/05/2022                     06/12/2022
06/12/2022                     06/12/2022
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06/05/2022                     06/19/2022
06/12/2022                     06/19/2022
06/19/2022                     06/19/2022

†（注：上述每一行对应BigQuery表中的多行，每个时间序列对应一行）

该模式持续到每个submission_week时间戳最多对应6个predicted_on_submission_week时间戳为止。

我的问题：predicted_on_submission_week时间戳的含义是什么？为何每个submission_week时间戳会对应多个（最多6个）此类时间戳？

predicted_on_submission_week的含义 #

这个字段代表模型生成对应预测时所依赖的“最新观测截止时间”。简单来说，当模型处于这个时间点时，会用它之前完整的26周上下文窗口数据，对后续的时间点（包括当前的submission_week）进行预测。

为什么每个submission_week对应多个该字段 #

这和你设置的forecast horizon=26周参数直接相关：

• 测试集起始时间是2022-06-05，模型在这个时间点时，会基于之前26周的数据，预测接下来26周的所有时间点（包括06-05本身、06-12、06-19……直到26周后）。
• 当时间推进到测试集第二个周（06-12），模型又会用包含06-05在内的前26周数据，预测接下来26周的时间点（包括06-12本身、06-19……）。
• 以此类推，对于任意一个submission_week，所有在它之前、且与它的时间差不超过26周的观测截止时间，都会生成一条针对它的预测记录——这就是一个submission_week对应多个predicted_on_submission_week的原因。

你看到最多对应6个的情况，是因为当前观察到的submission_week距离测试集起始点刚好是6周，所以有6个符合条件的观测截止时间点。如果继续查看测试集的后续时间点，对应的predicted_on数量会持续增加，最多能达到26个（当submission_week是测试集最后一周时，前面26个测试周的每个时间点都能预测到它）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者the-konapie