ForecastingModels type
Definiert Werte für ForecastingModels.
KnownForecastingModels austauschbar mit ForecastingModels verwendet werden kann, enthält diese Enumeration die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.
Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden
AutoArima: Auto-Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)-Modell verwendet Zeitreihendaten und statistische Analysen, um die Daten zu interpretieren und zukünftige Vorhersagen zu machen.
Dieses Modell zielt darauf ab, Daten mithilfe von Zeitreihendaten zu den früheren Werten zu erklären und die lineare Regression zur Vorhersage zu verwenden.
Propheten: Prophet ist ein Verfahren für die Prognose von Zeitreihendaten basierend auf einem additiven Modell, bei dem nicht lineare Trends mit jährlicher, wöchentlicher und täglicher Saisonalität sowie Feiertagseffekten passen.
Es funktioniert am besten mit Zeitreihen, die starke saisonale Effekte und mehrere Jahreszeiten historischer Daten haben. Prophet ist robust für fehlende Daten und Verschiebungen im Trend und behandelt in der Regel Ausreißer gut.
Naive: Das Naive Prognosemodell macht Vorhersagen, indem der neueste Zielwert für jede Zeitreihe in den Schulungsdaten vorgetragen wird.
Saisonnaive: Das Modell der saisonal naiven Prognose macht Vorhersagen, indem die neueste Saison der Zielwerte für jede Zeitreihe in den Trainingsdaten vorangebracht wird.
Durchschnittliche: Das Durchschnittliche Prognosemodell macht Vorhersagen, indem der Mittelwert der Zielwerte für jede Zeitreihe in den Schulungsdaten weitergeführt wird.
SeasonalAverage: Das Modell der Saisondurchschnittsprognosen macht Vorhersagen, indem der Durchschnittswert der neuesten Datensaison für jede Zeitreihe in den Trainingsdaten weitergeführt wird.
ExponentialSmoothing: Exponentielle Glättung ist eine Zeitreihen-Prognosemethode für univariate Daten, die erweitert werden können, um Daten mit einem systematischen Trend oder einer saisonalen Komponente zu unterstützen.
Arimax: Ein autoregressives integriertes gleitendes Mittelwert mit erklärender Variable (ARIMAX)-Modell kann als mehrere Regressionsmodell mit einem oder mehreren autoregressiven (AR)-Ausdrücken und/oder mindestens einem MA-Begriff (Gleitende Durchschnitt) angezeigt werden.
Diese Methode eignet sich für die Prognose, wenn Daten stationär/nicht stationär sind, und multivariieren mit jeder Art von Datenmuster, d. h. Level/Trend /Saisonalität/Zyklischer Wert.
TCNForecaster: TCNForecaster: Prognostiker für temporale Faltungsnetzwerke. TODO: Bitten Sie das Prognoseteam um eine kurze Einführung.
ElasticNet: Elastic net ist eine beliebte Art von regulärer linearer Regression, die zwei beliebte Strafen kombiniert, insbesondere die L1- und L2-Straffunktionen.
GradientBoosting: Die Technik der Übertragung von Wochenlernern in einen starken Lernenden heißt Boost. Der Algorithmusprozess zur Farbverlaufsverhebung arbeitet an dieser Theorie der Ausführung.
DecisionTree: Decision Trees sind eine nicht parametrische überwachte Lernmethode, die sowohl für Klassifizierungs- als auch Regressionsaufgaben verwendet wird.
Ziel ist es, ein Modell zu erstellen, das den Wert einer Zielvariable vorhersagt, indem sie einfache Entscheidungsregeln erlernen, die von den Datenfeatures abgeleitet werden.
KNN-: K-nearest neighbors (KNN)-Algorithmus verwendet "Feature-Ähnlichkeit", um die Werte neuer Datenpunkte vorherzusagen, was weiter bedeutet, dass dem neuen Datenpunkt ein Wert zugewiesen wird, der darauf basiert, wie genau er mit den Punkten im Trainingssatz übereinstimmt.
LassoLars: Lassomodell passt in die Least Angle Regression a.k.a. Lars. Es ist ein lineares Modell, das mit einem L1 vor dem Regularizer trainiert wurde.
SGD: SGD: Stochastischer Farbverlaufsabstieg ist ein Optimierungsalgorithmus, der häufig in Machine Learning-Anwendungen verwendet wird, um die Modellparameter zu finden, die der besten Passform zwischen vorhergesagten und tatsächlichen Ausgaben entsprechen.
Es ist eine ungenaue, aber leistungsstarke Technik.
RandomForest: Zufällige Gesamtstruktur ist ein überwachter Lernalgorithmus.
Der "Wald" baut, ist ein Ensemble von Entscheidungsbäumen, in der Regel trainiert mit der "Bagging"-Methode.
Die allgemeine Idee der Bagging-Methode besteht darin, dass eine Kombination von Lernmodellen das Gesamtergebnis erhöht.
ExtremeRandomTrees: Extreme Trees ist ein Ensemble-Machine Learning-Algorithmus, der die Vorhersagen aus vielen Entscheidungsbäumen kombiniert. Sie bezieht sich auf den weit verbreiteten Zufallswaldalgorithmus.
LightGBM: LightGBM ist ein Framework zur Farbverlaufssteigerung, das strukturbasierte Lernalgorithmen verwendet.
XGBoostRegressor: XGBoostRegressor: Extreme Gradient Boost Regressor ist ein überwachtes Machine Learning-Modell mit Ensemble von Basislernern.
type ForecastingModels = string