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指数平滑法 (ETS) のアルゴリズム
指数平滑法 (ETS)Package 'forecast' の ets 関数
ETS の仕組み
ETS アルゴリズムは、季節性およびデータに関する他の事前の仮定を含むデータセットに特に役立ちます。ETS では、予測として、入力時系列データセットにおけるすべての観測値の加重平均を計算します。単純移動平均法では、重みは一定はなく、時間の経過とともに指数関数的に減少します。重みは、定数パラメータ (平滑化パラメータとも呼ばれる) に依存します。
ETS のハイパーパラメータおよびチューニング
ETS ハイパーパラメータとチューニングの詳細については、CRANets 関数のドキュメントを参照してください。
Amazon Forecast は、次の表を使用して、CreateDataset オペレーションで指定された DataFrequency パラメータを R tsfrequency パラメータに変換します。
| DataFrequency (文字列) | R ts frequency (整数) |
|---|---|
| Y | 1 |
| M | 12 |
| W | 52 |
| D | 7 |
| H | 24 |
| 30 分 | 2 |
| 15 分 | 4 |
| 10 分 | 6 |
| 5 分 | 12 |
| 1 min | 60 |
表にないサポートされているデータ頻度のデフォルト値は、ts 頻度 1 に設定されます。
