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指數平滑法 (ETS) 演算法

指數平滑法 (ETS) 是一種常用的本機統計演算法針對時間序列預測。Amazon Forecast ETS 算法調用ets 函數中的Package 'forecast'綜合 R 檔案網絡（CRAN）。

ETS 的運作方式

ETS 演算法特別適用於具備季節性和其他先前假設資料的資料集。ETS 會計算所有觀測的輸入時間序列資料集加權平均數，作為其預測。加權會隨著時間而逐漸下降，而不是簡單移動平均的常數加權平均法。加權取決於常數參數的值，這也稱為平滑參數。

ETS 超參數和調校

有關 ETS 超參數和調整的信息，請參閲ets函數文檔軟件包「預測」的CRAN。

Amazon Forecast 將DataFrequency參數CreateDataset操作添加到frequencyR 的參數ts函數使用下表進行操作：

不在資料表中的支援資料頻率預設為 1 的 ts 頻率。