Contenu principal

La traduction de cette page n'est pas à jour. Cliquez ici pour voir la dernière version en anglais.

Prévisions directes

R2026a
Effectuer des prévisions directes avec des données de séries temporelles régulièrement échantillonnées

Utilisez la fonction directforecaster pour entraîner un modèle DirectForecaster avec des données de séries temporelles régulièrement échantillonnées. La fonction Statistics and Machine Learning Toolbox™ crée un modèle de prévision en plusieurs étapes qui utilise une stratégie directe où un modèle de régression distinct est entraîné pour chaque étape de l’horizon prévisionnel.

Après avoir créé un objet de modèle DirectForecaster, vous pouvez évaluer le comportement du modèle avec des données de test observées en utilisant les fonctions d’objet loss et predict. Vous pouvez ensuite utiliser le modèle pour effectuer des prévisions à des pas de temps ultérieurs aux données disponibles avec la fonction d’objet forecast.

Fonctions

compactReduce size of direct forecasting model (depuis R2023b)
crossvalCross-validate direct forecasting model (depuis R2023b)
lossLoss at each horizon step (depuis R2023b)
predictPredict response at time steps in observed test data (depuis R2023b)
forecastForecast response at time steps beyond available data (depuis R2023b)
preparedPredictorsObtain prepared data used for training or testing in direct forecasting (depuis R2023b)
cvlossLoss for partitioned data at each horizon step (depuis R2023b)
cvpredictPredict response using cross-validated direct forecasting model (depuis R2023b)
tspartitionPartition time series data for cross-validation (depuis R2022b)

Objets

DirectForecasterFit direct forecasting model (depuis R2023b)
CompactDirectForecasterCompact direct forecasting model (depuis R2023b)
PartitionedDirectForecasterCross-validated direct forecasting model (depuis R2023b)

Rubriques