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Algoritmo de suavizamiento exponencial (ETS)
Suavizamiento exponencial (ETS)Package 'forecast' de Comprehensive R Archive Network (CRAN).
Funcionamiento de ETS
El algoritmo ETS es especialmente útil para conjuntos de datos con estacionalidad y otras suposiciones previas sobre los datos. ETS calcula un promedio ponderado sobre todas las observaciones en el conjunto de datos de las series temporales de entrada como su predicción. Las ponderaciones disminuyen exponencialmente con el tiempo, en lugar de las ponderaciones constantes en los métodos de promedio móvil simple. Las ponderaciones dependen de un parámetro constante, conocido como parámetro de suavizamiento.
Hiperparámetros y ajuste de ETS
Para obtener información sobre los hiperparámetros y el ajuste de ETS, consulte la documentación de la función ets en el paquete "forecast"
Amazon Forecast convierte el parámetro DataFrequency especificado en la operación CreateDataset en el parámetro frequency de la función R ts
| Frecuencia de datos (cadena) | Frecuencia R ts (entero) |
|---|---|
| A | 1 |
| M | 12 |
| S | 52 |
| D | 7 |
| H | 24 |
| 30 min | 2 |
| 15 min | 4 |
| 10 min | 6 |
| 5 min | 12 |
| 1 min | 60 |
Las frecuencias de datos admitidas que no están en la tabla tienen una frecuencia ts predeterminada de 1.
