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Algorithme de lissage exponentiel (ETS)

Le lissage exponentiel (ETS) est un algorithme de statistiques local couramment utilisé pour les prévisions chronologiques. L'algorithme Amazon Forecast ETS appelle lefonction etsdans lePackage 'forecast'du Comprehensive R Archive Network (CRAN).

Fonctionnement d'ETS

L'algorithme SCEQE est particulièrement utile pour les ensembles de données avec des variations saisonnières et d'autres hypothèses antérieures sur les données. ETS calcule une moyenne pondérée sur toutes les observations du jeu de données en séries chronologiques d'entrée comme prédiction. Les pondérations diminuent de façon exponentielle au fil du temps, contrairement aux pondérations constantes des méthodes de moyenne mobile simple. Les pondérations dépendent d'un paramètre constant, connu sous le nom de paramètre de lissage.

Hyper-paramètres ETS et réglage

Pour plus d'informations sur les hyper-paramètres ETS et le réglage, consultez la documentation sur la fonction ets dans le package « prévision » du CRAN.

Amazon Forecast convertit leDataFrequencyparamètre spécifié dans leCreateDatasetvers lefrequencyparamètre du Rtsà l'aide du tableau suivant :

Les fréquences de données prises en charge qui ne sont pas dans la table ont par défaut une fréquence ts égale à 1.