Anwendung des ETS-Modells beim maschinellen Lernen

ETS-Modell ist ein Zeitreihenmodell, einschließlich horizontaler Komponente, Trendkomponente (T), saisonaler Komponente (S) und Fehlerterm (E). Zusammen bilden diese Komponenten den zugrunde liegenden Zustandsraum des Modells.

Merkmale des ETS-Modells

1 Es ist nicht fest oder statisch.

2. Verwenden Sie exponentielle Glättung

3. Dieses Modell kann verwendet werden, wenn die Daten Trends und/oder Saisonalität aufweisen, da es diese Komponenten explizit modelliert.

ETS-Modell, das für Error-Trend-Seasonality steht, ist ein Zeitreihenzerlegungsmodell. Es unterteilt die Reihe in drei Teile: Fehler, Trend und Saisonalität. Beim Umgang mit Zeitreihendaten handelt es sich um ein univariates Prognosemodell. Der Schwerpunkt liegt auf saisonalen und trendigen Elementen. Das technische Trendmodell, die exponentielle Glättung und die ETS-Zerlegung sind einige der in diesem Modell enthaltenen Prinzipien.

Die Verwendung der drei wichtigen Variablen Fehler, Trend und Saisonalität hilft bei der Erstellung eines Modells, das zu den Daten passt. Diese Begriffe werden im ETS-Modell zur „Glättung“ verwendet.

ETS-Modelle sind sehr nützlich, um Trends und Saisonalität von Zeitreihendaten zu verstehen.

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