ForecastingModels type
Definiert Werte für ForecastingModels.
KnownForecastingModels kann austauschbar mit ForecastingModels verwendet werden. Diese Enumeration enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.
Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden
AutoArima: 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.
Prophet: 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 passen.
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.
Naiv: Das Naive-Vorhersagemodell macht Vorhersagen, indem es den neuesten Zielwert für jede Zeitreihe in den Trainingsdaten weiterleitet.
SeasonalNaive: Das saisonal naive Vorhersagemodell macht Vorhersagen, indem es die neueste Saison der Zielwerte für jede Zeitreihe in den Trainingsdaten vornimmt.
Mittelwert: Das Durchschnittsvorhersagemodell macht Vorhersagen, indem der Durchschnitt der Zielwerte für jede Zeitreihe in den Trainingsdaten vor sich geht.
SeasonalAverage: Das Prognosemodell für den saisonalen Durchschnitt erstellt Vorhersagen, indem es den Durchschnittswert der letzten Datensaison für jede Zeitreihe in den Trainingsdaten vorlegt.
ExponentialSmoothing: Exponentielle Glättung ist eine Zeitreihenvorhersagemethode für univariate Daten, die erweitert werden kann, um Daten mit einem systematischen Trend oder einer saisonalen Komponente zu unterstützen.
Arimax: Ein Autoegressives integriertes gleitendes Mittelwertmodell mit erklärender Variable (ARIMAX) 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.
TCNForecaster: TCNForecaster: Temporal Convolutional Networks Forecaster. TODO: Bitten Sie das Vorhersageteam um eine kurze Einführung.
ElasticNet: Elastisches Netz ist eine beliebte Art der regulären linearen Regression, die zwei gängige Strafen kombiniert, insbesondere die Funktionen L1 und L2.
GradientBoosting: Die Technik der Übertragung von Wochenlernenden in einen starken Lernenden heißt Boosting. Der Prozess des Gradient Boosting-Algorithmus arbeitet mit dieser Theorie der Ausführung.
DecisionTree: 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.
KNN: K-nearest neighbors (KNN)-Algorithmus 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.
LassoLars: 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.
SGD: 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.
RandomForest: 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.
ExtremeRandomTrees: Extreme Trees ist ein Ensemble-Algorithmus für maschinelles Lernen, der die Vorhersagen aus vielen Entscheidungsstrukturen kombiniert. Es steht im Zusammenhang mit dem häufig verwendeten Zufallswaldalgorithmus.
LightGBM: LightGBM ist ein Framework zur Farbverlaufssteigerung, das baumbasierte Lernalgorithmen verwendet.
XGBoostRegressor: XGBoostRegressor: Extreme Gradient Boosting Regressor ist ein überwachtes Machine Learning-Modell mit einem Ensemble von Basislernern.
type ForecastingModels = string