직접 전망
규칙적으로 샘플링된 시계열 데이터를 사용하여 직접 전망(direct forecasting) 수행
directforecaster
함수를 사용하여 규칙적으로 샘플링된 시계열 데이터로 DirectForecaster
모델을 훈련시킵니다. Statistics and Machine Learning Toolbox™ 함수는 각 전망 지평 스텝마다 개별적 회귀 모델이 훈련되는 직접적 전략 방식의 다중 스텝 전망 모델을 만듭니다.
DirectForecaster
모델 객체를 만든 후, 관측 테스트 데이터에 대해 loss
객체 함수와 predict
객체 함수를 사용하여 이 모델의 성능을 확인할 수 있습니다. 그런 다음 이 모델로 forecast
객체 함수를 사용하여 제공된 데이터를 벗어난 시간 스텝에 대해 전망을 수행할 수 있습니다.
함수
compact | Reduce size of direct forecasting model (R2023b 이후) |
crossval | Cross-validate direct forecasting model (R2023b 이후) |
loss | Loss at each horizon step (R2023b 이후) |
predict | Predict response at time steps in observed test data (R2023b 이후) |
forecast | Forecast response at time steps beyond available data (R2023b 이후) |
preparedPredictors | Obtain prepared data used for training or testing in direct forecasting (R2023b 이후) |
cvloss | Loss for partitioned data at each horizon step (R2023b 이후) |
cvpredict | Predict response using cross-validated direct forecasting model (R2023b 이후) |
tspartition | Partition time series data for cross-validation (R2022b 이후) |
객체
DirectForecaster | Fit direct forecasting model (R2023b 이후) |
CompactDirectForecaster | Compact direct forecasting model (R2023b 이후) |
PartitionedDirectForecaster | Cross-validated direct forecasting model (R2023b 이후) |
도움말 항목
- Perform Time Series Direct Forecasting with directforecaster
Perform time series direct forecasting with the
directforecaster
function. - 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.