O Amazon Forecast não está mais disponível para novos clientes. Os clientes existentes do Amazon Forecast podem continuar usando o serviço normalmente. Saiba mais
As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.
Algoritmo Exponential Smoothing (ETS)
Exponential Smoothing (ETS)
Como funciona a ETS
O algoritmo da ETS é especialmente útil para conjuntos de dados com sazonalidade e outras suposições anteriores sobre os dados. A ETS calcula uma média ponderada sobre todas as observações no conjunto de dados de séries temporais de entrada como sua previsão. Os pesos são exponencialmente diminuídos ao longo do tempo, em vez de pesos constantes nos métodos de média de movimentação simples. Os pesos dependem de um parâmetro constante, que é conhecido como o parâmetro de suavização.
Hiperparâmetros e ajuste da ETS
Para obter informações sobre hiperparâmetros e ajuste da ETS, consulte a documentação da função ets
no Pacote "previsão"
O converte o parâmetro especificado na operação em parâmetro da função R ts usando a seguinte tabela:
DataFrequency (string) | Frequência R ts (inteiro) |
---|---|
Y | 1 |
M | 12 |
W | 52 |
D | 7 |
H | 24 |
30min | 2 |
15min | 4 |
10min | 6 |
5min | 12 |
1min | 60 |
As frequências de dados compatíveis que não estão na tabela assumem como padrão uma frequência ts
de 1.