python-3.x - FourierSeries で「k」の最適値を最適化する方法

Question

pmdarima パッケージの autoARIMA を使用して、700 種類の製品を予測しようとしています。季節性については、すべての製品のパターンが異なるため、フーリエ級数が簡単になります。

しかし、ループ内の製品に基づいて、「k」の異なる値を選択するにはどうすればよいですか。そのためのテストまたは最適化機能はありますか?

pipe = Pipeline([
            ("fourier", FourierFeaturizer(m=12, k=3)),
            ("arima",   pm.AutoARIMA(exogenous=None, start_p=1, d=None, start_q=1, max_p=3,
                        max_d=2, max_q=3, start_P=1, D=None, start_Q=1, max_P=2,
                        max_D=1, max_Q=2, max_order=10, m=12, seasonal=False,
                        stationary=False, information_criterion='aic', alpha=0.05,
                        test='kpss', seasonal_test='ocsb', stepwise=False, n_jobs=1,
                        start_params=None, trend=None, method=None, transparams=True,
                        solver='nm', maxiter=None, disp=0, callback=None,
                        offset_test_args=None, seasonal_test_args=None,
                        suppress_warnings=True, error_action='warn', trace=True,
                        random=False, random_state=20, n_fits=30,`enter code here`
                        return_valid_fits=False, out_of_sample_size=0, scoring='mse',
                        scoring_args=None, with_intercept=True))])

提案してください。ありがとうございました。