자동 최적 방법 예측 방법에서 앙상블 예측이란 무엇입니까?

앙상블은 다양한 예측 모델을 하나의 예측으로 혼합하는 프로세스입니다. 자동 최적 방법 예측이 항상 앙상블을 사용하여 예측을 생성하는 경우 항상 동일한 기본 모델이 아닙니다. 예를 들어, 첫 번째 데이터 세트는 Holt Arima와 Walking Average를 혼합하여 사용할 수 있습니다. 두 번째 데이터 세트는 Theta와 Point Estimate Weighted Average를 혼합하여 사용할 수 있습니다.

현재 앙상블의 모든 기본 모델은 동일한 가중치를 가져야 합니다. 예를 들어 두 모델을 선택하면 각 모델에 50%의 가중치가 부여됩니다. 4개의 모델을 선택하면 각 모델에 25%의 가중치가 부여됩니다. 향후 업데이트에서 앙상블 예측이 사용한 기본 모델과 가중치를 표시할 것입니다.

자세한 내용은 앙상블 예측.