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要预测静止时间序列中的下一个值，RCF 算法回答问题“在我们具有候选值后，最可能实现什么？” 它使用 RCF 中的单个树搜索最佳候选项。将聚合不同树中的候选项，因为每个树本身是弱预测器。聚合还允许生成分位数错误。此过程重复 t 次来预测未来的第 t 个值。
亚马逊的算法 QuickSight 叫做 BIFOCAL。它使用两个 RCFs 来创建 B CALibrated I FOrest 架构。第一个 RCF 用于筛选出异常并提供弱预测，该预测由第二个 RCF 纠正。总之，此方法提供了比其他广泛可用的算法（如 ETS）显著可靠的预测。
Amazon QuickSight 预测算法中的参数数量明显少于其他广泛可用的算法。这样，它就现成可用，无需人针对大量时间序列数据点进行调整。随着更多数据在特定时间序列中积累，Amazon 中的预测 QuickSight 可以根据数据漂移和模式变化进行调整。对于显示趋势的时间序列，首先执行趋势检测以使序列成为静止的。将使用趋势投影回该静止序列的预测。
由于算法依赖高效的在线算法 (RCF)，它可以支持交互式“假设”查询。在这些中，一些预测可更改并视为假设来提供条件预测。这是在分析过程中探索“假设”场景的能力来源。
