ETS模型是一種時間序列模型，包括水平分量、趨勢分量(T)、季節性分量(S)和誤差項(E)。這些分量共同構成了模型的基礎狀態空間。
1.不是固定的或靜態的。
2.使用指數平滑
3.如果資料具有趨勢和/或季節性，可以使用此模型，因為它明確地對這些組件建模。
ETS模型，代表誤差-趨勢-季節性，是一種時間序列分解模型。它將序列分為三個部分：誤差、趨勢和季節性。在處理時間序列資料時，它是一個單變量預測模型。它側重於季節性和趨勢元素。趨勢技術模型、指數平滑和ETS分解是該模型中包含的一些原則。
使用誤差、趨勢和季節性這三個重要變數有助於創建適合資料的模型。這些術語將在ETS模型中用於“平滑”。
對於了解時間序列資料的趨勢和季節性，ETS模型非常有用。
以上是ETS模型在機器學習的應用的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
