Concept : algorithme AutoFit
Pourquoi utiliser la mise au point automatique
Il peut être difficile de sélectionner l'algorithme le plus approprié pour prévoir une série chronologique donnée. En général, les utilisateurs passent par un processus d'essai et d'erreur en utilisant chacun des algorithmes. Ensuite, il compare les résultats de la prévision aux erreurs correspondantes et sélectionne celle comportant le moins d'erreurs.
AutoFit
prédit quel algorithme utiliser pour une nouvelle série chronologique sans vous faire passer par le processus d'essai et d'erreur. Traitement d'ajustement automatique
À la différence des autres algorithmes disponibles,
AutoFit
utilise un modèle de classification. Le modèle de classification utilise une structure de métadonnées pour identifier l'algorithme à utiliser en fonction des fonctionnalités des données de la série chronologique. Il utilise un modèle qui entraîne plusieurs milliers de données de séries chronologiques. Une fois que le classeur a identifié les caractéristiques de la série chronologique, il sélectionne et applique l'algorithme approprié.
AutoFitt
considère chaque intersection de données comme une série chronologique. Ainsi, chaque compte de la feuille peut avoir des fonctionnalités différentes. Dans ce cas, AutoFit
applique un algorithme pour chaque compte. AutoFit
sélectionne uniquement l'un des algorithmes disponibles pour Predictive Forecaster
. Exemple : lorsque les données présentent un écart de 80 % dans vos données, la mise à jour automatique
utilise généralement l'algorithme Croeston
.