ForecastingModels type

Enumeration für alle Prognosemodelle, die von AutoML unterstützt werden.
KnownForecastingModels können austauschbar mit ForecastingModels verwendet werden; dieses Enum enthält 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 treffen. Dieses Modell zielt darauf ab, Daten zu erklären, indem Zeitreihendaten zu ihren vergangenen Werten verwendet werden, und verwendet lineare Regression, um Vorhersagen zu treffen.
Prophet: Prophet ist ein Verfahren zur Prognose von Zeitreihendaten, das auf einem additiven Modell basiert, bei dem nichtlineare Trends mit jährlichen, wöchentlichen und täglichen Saisonalitäten sowie Feiertagseffekten abgestimmt werden. Es funktioniert am besten mit Zeitreihen mit starken saisonalen Effekten und mehreren Saisons historischer Daten. Prophet ist robust gegenüber fehlenden Daten und Trendverschiebungen und kann in der Regel gut mit Ausreißern umgehen.
Naive: Das Naive-Prognosemodell trifft Vorhersagen, indem es den neuesten Zielwert für jede Zeitreihe in den Trainingsdaten vorträgt.
SeasonalNaive: Das Seasonal Naive Forecasting Model trifft Vorhersagen, indem es die neuesten Zielwerte der Saison für jede Zeitreihe in den Trainingsdaten weiterführt.
Durchschnitt: Das Average-Prognosemodell trifft Vorhersagen, indem es den Durchschnitt der Zielwerte für jede Zeitreihe in den Trainingsdaten weiterüberträgt.
SeasonalAverage: Das Seasonal Average Forecasting-Modell macht Vorhersagen, indem es den Durchschnittswert der neuesten Saisondaten für jede Zeitreihe in den Trainingsdaten weiterführt.
Exponentielles Glätten: Exponentielles Glätten ist eine Zeitreihenprognosemethode für univariate Daten, die erweitert werden kann, um Daten mit systematischen Trends oder saisonalen Komponenten zu unterstützen.
Arimax: Ein Autoregressives integriertes gleitendes Durchschnitt mit erklärender Variablen (ARIMAX) Modell kann als Mehrfachregressionsmodell mit einem oder mehreren autoregressiven (AR) Termen und/oder einem oder mehreren gleitenden Durchschnitttermen (MA) betrachtet werden. Diese Methode eignet sich für Prognosen, wenn Daten stationär/nicht stationär und multivariat mit jeder Art von Datenmuster sind, z. B. Niveau/Trend/Saisonalität/Zyklizität.
TCNForecaster: TCNForecaster: Temporal Convolutional Networks Forecaster. TODO: Bitten Sie das Prognoseteam um eine kurze Einführung.
ElasticNet: Das elastische Netz ist eine beliebte Form der regularisierten linearen Regression, die zwei beliebte Strafen kombiniert, nämlich die L1- und L2-Straffunktionen.
GradientBoosting: Die Technik, Wochenlernende in einen starken Lernenden zu überführen, heißt Boosting. Der Prozess des Gradientenverstärkungsalgorithmus arbeitet mit dieser Ausführungstheorie.
DecisionTree: Decision Trees sind eine nichtparametrische überwachte Lernmethode, die sowohl für Klassifikations- als auch für Regressionsaufgaben verwendet wird. Ziel ist es, ein Modell zu erstellen, das den Wert einer Zielvariablen vorhersagt, indem einfache Entscheidungsregeln gelernt werden, die aus den Datenmerkmalen abgeleitet werden.
KNN: Der K-Nearest neighbors (KNN) Algorithmus verwendet 'Merkmalsähnlichkeit', um die Werte neuer Datenpunkte vorherzusagen, was außerdem bedeutet, dass dem neuen Datenpunkt ein Wert zugewiesen wird, basierend darauf, wie nah er den Punkten im Trainingssatz entspricht.
LassoLars: Lasso-Modell passt zu Least Angle Regression alias Lars. Es handelt sich um ein lineares Modell, das mit einem L1-Prior als Regularisierer 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 Passung zwischen vorhergesagten und tatsächlichen Ausgaben entsprechen. Es ist eine ungenaue, aber mächtige 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 Grundidee der Bagging-Methode ist, dass eine Kombination von Lernmodellen das Gesamtergebnis erhöht.
ExtremeRandomTrees: Extreme Trees ist ein Ensemble-Machine-Learning-Algorithmus, der die Vorhersagen vieler Entscheidungsbäume kombiniert. Es hängt mit dem weit verbreiteten Random-Forest-Algorithmus zusammen.
LightGBM: LightGBM ist ein Gradient-Boosting-Framework, das baumbasierte Lernalgorithmen verwendet.
XGBoostRegressor: XGBoostRegressor: Extreme Gradient Boosting Regressor ist ein überwachtes maschinelles Lernmodell, das ein Ensemble von Basislernern verwendet.