Direkte Vorhersage
Verwenden Sie die directforecaster-Funktion, um ein DirectForecaster-Modell mit regulär abgetasteten Zeitreihendaten zu trainieren. Diese Funktion der Statistics and Machine Learning Toolbox™ erstellt ein mehrschrittiges Vorhersagemodell, das eine direkte Strategie verwendet, wobei ein separates Regressionsmodell für jeden Schritt des Vorhersagehorizonts trainiert wird.
Nach der Erstellung eines DirectForecaster-Modellobjekts können Sie sehen, welche Leistung das Modell bei den beobachteten Testdaten aufweist; verwenden Sie hierfür die Objektfunktionen loss und predict. Daraufhin können Sie mithilfe der forecast-Objektfunktion das Modell zur Vorhersage bei Zeitschritten über die verfügbaren Daten hinaus verwenden.
Funktionen
compact | Reduce size of direct forecasting model (Seit R2023b) |
crossval | Cross-validate direct forecasting model (Seit R2023b) |
loss | Loss at each horizon step (Seit R2023b) |
predict | Predict response at time steps in observed test data (Seit R2023b) |
forecast | Forecast response at time steps beyond available data (Seit R2023b) |
preparedPredictors | Obtain prepared data used for training or testing in direct forecasting (Seit R2023b) |
cvloss | Loss for partitioned data at each horizon step (Seit R2023b) |
cvpredict | Predict response using cross-validated direct forecasting model (Seit R2023b) |
tspartition | Partition time series data for cross-validation (Seit R2022b) |
Objekte
DirectForecaster | Fit direct forecasting model (Seit R2023b) |
CompactDirectForecaster | Compact direct forecasting model (Seit R2023b) |
PartitionedDirectForecaster | Cross-validated direct forecasting model (Seit R2023b) |
Themen
- 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.
