概念: AutoFit アルゴリズム
自動調整を使用する理由
特定の時系列の予測に最適なアルゴリズムを選択するのが難しいと思われます。通常、ユーザーは各アルゴリズムを使用して試行錯誤のプロセスを繰り返します。次に、予測結果とそれに対応するエラーを比較し、最も精度の低いものが選択されます。
AutoFit によって
、ユーザーが試行錯誤することなく、新しい時系列に使用するアルゴリズムが予測されます。自動調整プロセス
使用可能な他のアルゴリズムとは異なり、
AutoFit は
分類モデルを使用します。分類モデルはメタ ラーニング フレームワークを活用し、時系列データの特徴に基づいて使用するアルゴリズムを特定します。数千の時系列データで学習されたモデルを使用します。分類子は時系列の特徴を識別すると、適切なアルゴリズムを選択して適用します。
AutoFitt では
、データの各交差部分を時系列とみなします。そのため、シート上の科目ごとに異なる機能を持つ可能性があります。この場合、AutoFit は
科目ごとにアルゴリズムを適用します。AutoFit は
、Predictive Forecaster
で使用可能なアルゴリズムからのみ選択されます。例: データの 80% の疎性がある場合、AutoFit では
一般的に クロストン
アルゴリズムが選択されます。