ForecastingModel Struktur

Initialisiert eine neue Instanz von ForecastingModel.

Ein Autoregressive Integrated Moving Average with Explanatory Variable (ARIMAX)-Modell kann als mehrere Regressionsmodell mit einem oder mehreren automatischen (AR)-Begriffen und/oder einem oder mehreren MA-Begriffen (Moving Average) angezeigt werden. Diese Methode eignet sich für vorhersagen, wenn Daten stationär/nicht stationär sind, und multivariat mit jedem Datentyp, d. h. level/trend /saisonalität/cyclicity.

Das ARIMA-Modell (Auto-Autoregressive Integrated Moving Average) verwendet Zeitreihendaten und statistische Analysen, um die Daten zu interpretieren und zukünftige Vorhersagen zu treffen. Dieses Modell zielt darauf ab, Daten mithilfe von Zeitreihendaten für seine früheren Werte zu erklären, und verwendet lineare Regression, um Vorhersagen zu treffen.

Das Average-Vorhersagemodell trifft Vorhersagen, indem es den Durchschnitt der Zielwerte für jede Zeitreihe in den Trainingsdaten vorträgt.

Entscheidungsstrukturen sind eine nicht parametrisch überwachte Lernmethode, die sowohl für Klassifizierungs- als auch Regressionsaufgaben verwendet wird. Das Ziel besteht darin, ein Modell zu erstellen, das den Wert einer Zielvariable vorhersagt, indem einfache Entscheidungsregeln erlernt werden, die aus den Datenfeatures abgeleitet werden.

Elastisches Netz ist eine beliebte Art der regularisierten linearen Regression, die zwei beliebte Strafen kombiniert, insbesondere die L1- und L2-Straffunktionen.

Die exponentielle Glättung ist eine Zeitreihenvorhersagemethode für univariate Daten, die erweitert werden kann, um Daten mit einem systematischen Trend oder einer saisonalen Komponente zu unterstützen.

Extreme Trees ist ein Machine Learning-Algorithmus für Ensembles, der die Vorhersagen aus vielen Entscheidungsstrukturen kombiniert. Es steht im Zusammenhang mit dem häufig verwendeten Zufallswaldalgorithmus.

Die Technik der Übertragung von Wochenlernern in einen starken Lernenden wird als Boost bezeichnet. Der Prozess des Gradient Boosting-Algorithmus arbeitet mit dieser Theorie der Ausführung.

Der KNN-Algorithmus (K-nearest neighbors) verwendet "Featureähnlichkeit", um die Werte neuer Datenpunkte vorherzusagen. Dies bedeutet außerdem, dass dem neuen Datenpunkt ein Wert zugewiesen wird, der darauf basiert, wie eng er den Punkten im Trainingssatz entspricht.

Lassomodell passt mit Least Angle Regression a.k.a. Lars. Es handelt sich um ein lineares Modell, das zuvor mit einem L1 als Regularizer trainiert wurde.

LightGBM ist ein Framework zur Farbverlaufssteigerung, das baumbasierte Lernalgorithmen verwendet.

Beim naiven Vorhersagemodell wird für Vorhersagen jeweils der neueste Zielwert für jede Zeitreihe in den Trainingsdaten übertragen.

Prophet ist ein Verfahren zur Vorhersage von Zeitreihendaten basierend auf einem additiven Modell, bei dem nichtlineare Trends mit jährlicher, wöchentlicher und täglicher Saisonalität sowie Feiertagseffekten abgestimmt sind. Es funktioniert am besten mit Zeitreihen, die starke saisonale Effekte und mehrere Jahreszeiten mit historischen Daten haben. Prophet ist robust gegenüber fehlenden Daten und Trendverschiebungen und behandelt Ausreißer in der Regel gut.

Random Forest ist ein überwachter Lernalgorithmus. Der "Wald", den es aufbaut, ist ein Ensemble von Entscheidungsbäumen, die normalerweise mit der Bagging-Methode trainiert werden. Die allgemeine Idee der Bagging-Methode ist, dass eine Kombination von Lernmodellen das Gesamtergebnis erhöht.

Das Vorhersagemodell für den saisonalen Durchschnitt trifft Vorhersagen, indem es den Durchschnittswert der letzten Datenreihe für jede Zeitreihe in den Trainingsdaten vorträgt.

Beim saisonalen naiven Vorhersagemodell wird für Vorhersagen jeweils die neueste Saison von Zielwerten für jede Zeitreihe in den Trainingsdaten übertragen.

SGD: Stochastischer Gradientenabstieg ist ein Optimierungsalgorithmus, der häufig in Machine Learning-Anwendungen verwendet wird, um die Modellparameter zu finden, die der besten Übereinstimmung zwischen vorhergesagten und tatsächlichen Ausgaben entsprechen. Es ist eine ungenaue, aber leistungsstarke Technik.

TCNForecaster: Temporal Convolutional Networks Forecaster. TODO: Bitten Sie das Vorhersageteam um eine kurze Einführung.

XGBoostRegressor: Extreme Gradient Boosting Regressor ist ein überwachtes Machine Learning-Modell, das ein Ensemble von Basislernern verwendet.

Gibt an, ob das aktuelle Objekt gleich einem anderen Objekt des gleichen Typs ist.

Gibt den voll qualifizierten Typnamen dieser Instanz zurück.

Bestimmt, ob zwei ForecastingModel Werte gleich sind.

Konvertiert eine Zeichenfolge in eine ForecastingModel.

Bestimmt, ob zwei ForecastingModel Werte nicht identisch sind.