Previsioni dirette
Utilizzare la funzione directforecaster per addestrare un modello DirectForecaster con dati di serie temporali campionati a intervalli regolari. La funzione Statistics and Machine Learning Toolbox™ crea un modello di previsione a più passi che utilizza una strategia diretta, in cui viene addestrato un modello di regressione distinto per ciascun passo dell'orizzonte di previsione.
Dopo aver creato un oggetto del modello DirectForecaster, è possibile verificare le prestazioni del modello sui dati di test osservati utilizzando le funzioni oggetto loss e predict. È quindi possibile utilizzare il modello per effettuare previsioni su passi temporali che vanno oltre i dati disponibili, utilizzando la funzione oggetto forecast.
Funzioni
compact | Reduce size of direct forecasting model (Da R2023b) |
crossval | Cross-validate direct forecasting model (Da R2023b) |
loss | Loss at each horizon step (Da R2023b) |
predict | Predict response at time steps in observed test data (Da R2023b) |
forecast | Forecast response at time steps beyond available data (Da R2023b) |
preparedPredictors | Obtain prepared data used for training or testing in direct forecasting (Da R2023b) |
cvloss | Loss for partitioned data at each horizon step (Da R2023b) |
cvpredict | Predict response using cross-validated direct forecasting model (Da R2023b) |
tspartition | Partition time series data for cross-validation (Da R2022b) |
Oggetti
DirectForecaster | Fit direct forecasting model (Da R2023b) |
CompactDirectForecaster | Compact direct forecasting model (Da R2023b) |
PartitionedDirectForecaster | Cross-validated direct forecasting model (Da R2023b) |
Argomenti
- Perform Time Series Direct Forecasting with directforecaster
Perform time series direct forecasting with the
directforecasterfunction. - Manually Perform Time Series Forecasting Using Ensembles of Boosted Regression Trees
Manually perform single-step and multiple-step time series forecasting with ensembles of boosted regression trees.
