• 자동

  기본적으로 인스턴스는 방법의 적합성에 따라 최적의 방법을 자동으로 선택합니다. 자세한 내용은 Automatic selection of forecast methods 문서를 참조하십시오.

• 선형

  상수와 추세를 설명 변수로 사용하여 과거 점수를 기반으로 선형 회귀 예측을 생성합니다.

• 계절적

  계절 더미를 설명 변수로 사용하여 과거 점수를 기반으로 선형 회귀 예측을 생성합니다. 이 분석의 '시즌'은 한 기간입니다.

• 계절 추세

  계절적이지만 설명 변수로 추세를 포함합니다.

• STL(계절 추세 황토)

  최적 함수를 기반으로 계절 예측을 생성합니다. 이 방법은 지수 가중 이동 평균 접근 방식을 사용하여 추세, 계절 및 랜덤 노이즈 프로세스를 데이터에 맞춥니다. 예측은 전체 데이터 세트를 기반으로 하며 최근 관찰에 더 많은 가중치가 부여됩니다. 이 분석의 '시즌'은 한 기간입니다.

• RF(임의 포리스트)

  이러한 트리에서 생성된 예측을 평균화하여 단일 예측을 얻는 결정 트리의 조합을 생성합니다. 무작위성은 사용 가능한 데이터 및 입력의 임의의 하위 집합에서 구축되는 각 트리에서 비롯됩니다.

• AR(자동회귀)

  AR(자동회귀) 모델은 추세, 계절 더미 및 과거 값의 선형 조합을 사용하여 표시기의 미래 값을 예측합니다. RF(Random Forest) 모델과 마찬가지로 AR 모델은 최상의 지연 수를 확인합니다. 그러나 AR 모델은 현재 값을 과거 값과 선형적으로 관련시키는 반면 RF 모델은 비선형입니다.

자세한 내용은 Forecast methods 문서를 참조하십시오.

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