MFLES를 사용한 시계열 예측 | 타일러 | 2025 년 1 월
Statsforecast의 최신 방법
Statsforecast는 Python 생태계의 주요 통계 예측 패키지입니다. 나는 그것을 ‘큰 3’중 하나로 생각하는 경향이 있습니다. 다른 두 사람은 Sktime과 Darts입니다. NIXTLA의 Statsforecast의 제작자 및 관리자는 시계열 예측 프레임 워크의 인상적인 생태계를 만들었습니다. 이 작업은 시계열 필드의 영역에 걸쳐 있으며 기계 학습, 딥 러닝 및 계층 적 예측 패키지에서 모든 것을 제공합니다.
오늘날, 우리는 주로 ‘전통적인’시계열 예측 영역에 위치한 통계 패키지 패키지에 중점을 둘 것입니다. 구체적으로, 우리는 예측 방법을 ‘전통적’으로 만드는 줄을 흐리게하는 새로운 유형의 하이브리드 방법을 포함하는 새로운 릴리스를 살펴볼 것입니다. 이 방법은 많은 벤치 마크에서 Statsforecast에서 최고 성과를 거두었으며, 최근에는 VN1 예측 경쟁에서 가장 많이 사용되는 STAT 방법이었습니다.
첫째, 빠른 별표 :이 방법을 만들었 기 때문에 나는 매우 편견이 있습니다!
%20(5).png?w=300&resize=300,300&ssl=1 "Apple은 사용자 데이터를 개인적으로 분석하여 AI 모델을 개선하는 방법에 대해 자세히 설명합니다.")
Post Comment