Conceito: algoritmo de ajuste automático
Por que usar o ajuste automático
Você pode achar difícil selecionar o algoritmo mais apropriado para a previsão de uma determinada série temporal. Normalmente, os usuários passam por um processo de tentativa e erro usando cada um dos algoritmos. Em seguida, eles comparam os resultados da previsão com os erros correspondentes e selecionam aquele com menos imprecisões.
O Ajuste automático
prevê qual algoritmo usar para uma nova série temporal, sem que você precise passar pelo processo de tentativa e erro. O processo de ajuste automático
Ao contrário dos outros algoritmos disponíveis,
o Ajuste automático
usa um modelo de classificação. O modelo de classificação aproveita uma estrutura de metaaprendizado para identificar o algoritmo a ser usado com base nas funcionalidades dos dados de série temporal. Ele usa um modelo treinado em vários milhares de dados de série temporal. Depois que o classificador identifica as funcionalidades da série temporal, ele seleciona e aplica um algoritmo adequado.
O AutoFitt
considera cada interseção de dados como uma série temporal. Portanto, cada conta na planilha pode ter funcionalidades diferentes. Nesse caso, o Ajuste automático
aplica um algoritmo para cada conta. O ajuste automático
seleciona apenas dentre os algoritmos disponíveis para o Predictive Forecaster
. Exemplo: quando você tem 80% de dispersão nos dados, o Ajuste automático
geralmente usa o algoritmo Croston
.