기계 학습에 ETS 모델 적용

ETS 모델은 수평 성분, 추세 성분(T), 계절 성분(S) 및 오류 항(E)을 포함하는 시계열 모델입니다. 이러한 구성 요소는 함께 모델의 기본 상태 공간을 형성합니다.

ETS 모델의 특징

1 고정되거나 고정되지 않습니다.

2. 지수 평활 사용

3. 이 모델은 데이터에 이러한 구성 요소를 명시적으로 모델링하므로 추세 및/또는 계절성이 있는 경우 사용할 수 있습니다.

ETS 모델은 Error-Trend-Seasonality의 약자로 시계열 분해 모델입니다. 시리즈를 오류, 추세, 계절성의 세 부분으로 나눕니다. 시계열 데이터를 다룰 때 이는 단변량 예측 모델입니다. 계절적 요소와 트렌드 요소에 중점을 둡니다. 추세 기술 모델, 지수 평활 및 ETS 분해는 이 모델에 포함된 몇 가지 원칙입니다.

오차, 추세, 계절성의 세 가지 중요한 변수를 사용하면 데이터에 적합한 모델을 만드는 데 도움이 됩니다. 이러한 용어는 ETS 모델에서 "평활화"를 위해 사용됩니다.

ETS 모델은 시계열 데이터의 추세와 계절성을 이해하는 데 매우 유용합니다.

위 내용은 기계 학습에 ETS 모델 적용의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!