機械学習におけるETSモデルの応用

ETS モデルは、水平成分、トレンド成分 (T)、季節成分 (S)、誤差項 (E) を含む時系列モデルです。これらのコンポーネントが一緒になって、モデルの基礎となる状態空間を形成します。

ETS モデルの特徴

1. 固定または静的ではありません。

2. 指数平滑法を使用する

3. データに傾向や季節性がある場合、このモデルを使用できます。これらのコンポーネントをモデル化します。

ETS モデルは、Error-Trend-Seasonality の略で、時系列分解モデルです。シリーズをエラー、トレンド、季節性の 3 つの部分に分割します。時系列データを扱う場合、これは単変量予測モデルになります。季節やトレンドの要素に焦点を当てています。トレンド テクニカル モデル、指数平滑法、ETS 分解は、このモデルに含まれる原則の一部です。

誤差、傾向、季節性の 3 つの重要な変数を使用すると、データに適合するモデルを作成するのに役立ちます。これらの用語は、ETS モデルの「平滑化」に使用されます。

ETS モデルは、時系列データの傾向と季節性を理解するのに非常に役立ちます。

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