MindsDBで売上予測モデルを構築するには、5つの重要な段階があります：
- データ準備販売データベース（MySQLなど）に接続し、過去の販売履歴、商品カテゴリー、タイムスタンプなどの特徴的なフィールドがデータに含まれていることを確認します。
- モデル制作SQL 文の実行
CREATE PREDICTOR sales_forecast FROM mysql_db.sales_data PREDICT next_quarter_revenueシステムは自動的に- 数値とカテゴリの特徴を識別する
- 時系列フィールドの特定（例：order_date）
- Lightwood フレームワークのデフォルトパラメーターの設定
- トレーニング・モニタリングスルー
SELECT * FROM mindsdb.predictors WHERE name='sales_forecast'トレーニングの進捗状況と精度の測定基準を表示 - 予想問い合わせのようなファイルを使用する。
SELECT next_quarter_revenue FROM sales_forecast WHERE product_category='electronics'の予測結果を得るために - 効果の最適化スルー
RETRAIN sales_forecast USING ...フィーチャーエンジニアリングやモデルパラメータの調整
ストレングス・ステートメント
従来のMLプロセスと比較して、約80%の時間削減を実現。企業事例では、小売業者が週レベルの売上予測精度で92%を達成した。
この答えは記事から得たものである。MindsDB：複数のソースからデータを接続し、SQLとAIでクエリを実行するためのオープンソースプラットフォームについて
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