ETS模型是一种时间序列模型，包括水平分量、趋势分量(T)、季节性分量(S)和误差项(E)。这些分量共同构成了模型的基础状态空间。
1.不是固定的或静态的。
2.使用指数平滑
3.如果数据具有趋势和/或季节性，可以使用此模型，因为它明确地对这些组件建模。
ETS模型，代表误差-趋势-季节性，是一种时间序列分解模型。它将序列分为三个部分：误差、趋势和季节性。在处理时间序列数据时，它是一个单变量预测模型。它侧重于季节性和趋势元素。趋势技术模型、指数平滑和ETS分解是该模型中包含的一些原则。
使用误差、趋势和季节性这三个重要变量有助于创建适合数据的模型。这些术语将在ETS模型中用于“平滑”。
对于了解时间序列数据的趋势和季节性，ETS模型非常有用。
以上是ETS模型在机器学习中的应用的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
