統計の専門家であれば、予測方法を手動で選択できます。デフォルトでは、メソッドの適合度に基づいて、インスタンスで最適なメソッドが自動的に選択されます。

最適な予測方法を決定するために、インスタンスは各予測方法と履歴データを使用して予測を生成します。インスタンスは、どの程度先の予測に基づいて、それらの予測を最新のデータと比較します。インスタンスは、予測を表示するたびにこの評価を実行します。したがって、追加のスコアを収集したり、予測期間を変更したりすると、使用する予測方法が変更される可能性があります。

日次頻度の パフォーマンスアナリティクス インジケーターの時系列可視化を考えてみましょう。7 日間の期間を使用し、前の 2 つの期間に基づいて予測を行うように、ビジュアル化で予測を構成します。インスタンスは、各予測方法を 2 週間以上経過した履歴データに適用します。次に、インスタンスはそれらの予測を直近 2 週間分のデータと比較します。その後、直近 2 週間のデータに最も近い予測が、データセット全体を使用して再計算されます。可視化には、この最終計算の結果が表示されます。