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指数平滑法 (ETS) 算法

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LightGBM 是一个梯度 boosting 框架, 使用基于学习算法的决策树. 它是分布式的, 高效的, 装逼的, 它具有以下优势: * 速度和内存使用的优化 * 减少分割增益的计算量 * 通过直方图的相减来进行进一步的加速 * 减少内存的使用 减少并行学习的通信代价 * 稀疏优化 * 准确率的优化 * 指数平滑法 (ETS) 算法 Leaf-wise (Best-first) 的决策树生长策略 * 类别特征值的最优分割 指数平滑法 (ETS) 算法 * 网络通信的优化 * 并行学习的优化 * 特征并行 * 数据并行 * 投票并行 * GPU 支持可处理大规模数据

指数平滑法 (ETS) 算法

如下表所示,使用 2021 年的月销售额来预测 2022 年 XNUMX 月至 XNUMX 年 XNUMX 月的销售额,您可以应用 FORECAST.ETS 函数来完成如下。

1. 创建一个帮助列。 在这种情况下,我创建了一个 FORECASE 列,如下面的屏幕截图所示。

提示: 创建辅助列有助于使用不同颜色区分图表中的预测值和实际值,从而使图表更加直观。

2. 在销售列中找到包含最后一笔销售额的单元格(本例中为 C17),在辅助列中选择它旁边的一个单元格(D17),然后输入一个与最后一笔销售额相同的数字。

3.选择单元格D18,复制或输入下面的公式,然后按 输入 获得结果的关键。 然后选择结果单元格并向下拖动其自动填充句柄以获取其他预测值。

=FORECAST.ETS(指数平滑法 (ETS) 算法 B18,$C$6:$C$17,$B$6:$B$17,1,1,1)

笔记:

2)得到所有预测值后,可以选择整个表,点击 插页 > 插入折线图或面积图 > 与标记线 创建预测图表。 看截图:

Excel 预测函数
FORECAST 函数使用线性回归根据现有值预测未来值。

Excel FORECAST.ETS.CONFINT 指数平滑法 (ETS) 算法 函数
FORECAST.ETS.CONFINT 函数计算指定目标日期的预测值的置信区间。

Excel FORECAST.ETS.SEASONALITY 函数
FORECAST.ETS.SEASONALITY 函数根据现有值和时间线返回季节性模式的长度。

Excel FORECAST.ETS.STAT 函数
FORECAST.ETS.STAT 函数返回指定的统计值作为时间序列预测的结果。

Excel FORECAST.LINEAR 函数
FORECAST.LINEAR 函数使用线性回归根据现有值预测未来值。

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