Exponential Smoothing(ETS) 알고리즘

Exponential Smoothing(ETS)은 시계열 예상에 일반적으로 사용되는 로컬 통계 알고리즘입니다. Amazon Forecast ETS 알고리즘은 CRAN(Comprehensive R Archive Network)의 Package 'forecast'에 있는 ets 함수를 호출합니다.

ETS 작동 방식

ETS 알고리즘은 데이터와 관련된 계절성 및 다른 주요 가정이 있는 데이터 세트에 특히 유용합니다. ETS는 입력 시계열 데이터 세트 내 모든 예측의 가중 평균을 계산해 예측합니다. 이 가중치는 단순한 이동 평균 메서드의 상수 가중치와 달리 시간이 지나면 급속히 감소합니다. 이 가중치는 스무딩 파라미터라고 알려진 상수 파라미터에 의존합니다.

ETS 하이퍼파라미터와 튜닝

ETS 하이퍼파라미터 및 튜닝에 대한 자세한 내용은 CRAN의 패키지 '예측'에 있는 ets 함수 설명서를 참조하세요.

Amazon Forecast는 다음 표를 사용하여 CreateDataset 작업에 지정된 DataFrequency 파라미터를 R ts 함수의 frequency 파라미터로 변환합니다.

DataFrequency(문자열)	R ts 빈도(정수)
Y	1
M	12
W	52
D	7
H	24
30min	2
15min	4
10min	6
5min	12
1min	60

표에 표시되지 않은 지원되는 데이터 빈도는 기본적으로 1의 ts 빈도로 설정됩니다.