আমার সময়-সিরিজের পূর্বাভাস স্বয়ংক্রিয় করতে হবে এবং আমি এই সিরিজের বৈশিষ্ট্যগুলি (মৌসুমতা, প্রবণতা, গোলমাল ইত্যাদি) আগে থেকে জানি না।
আমার লক্ষ্য প্রতিটি সিরিজের জন্য সর্বোত্তম সম্ভাব্য মডেল পাওয়ার নয়, তবে বেশ খারাপ মডেলগুলি এড়ানো। অন্য কথায়, প্রতিবার ছোট ত্রুটি পাওয়া সমস্যা নয়, তবে একবারে একবারে বড় ত্রুটি পাওয়া।
আমি ভেবেছিলাম বিভিন্ন কৌশল সহ গণনা করা মডেলগুলিকে একত্রিত করে আমি এটি অর্জন করতে পারি।
এটি হ'ল, যদিও একটি নির্দিষ্ট সিরিজের জন্য আরিমা সেরা পন্থা হবে তবে এটি অন্য সিরিজের জন্য সেরা নাও হতে পারে; ক্ষতিকারক স্মুথ জন্য একই।
তবে, আমি যদি প্রতিটি কৌশল থেকে একটি মডেল একত্রিত করি, এমনকি একটি মডেল এত ভাল না হলেও, অন্যটি অনুমানটিকে আসল মানের কাছাকাছি নিয়ে আসবে।
এটি সুপরিচিত যে আরিমা দীর্ঘমেয়াদী ভাল আচরণের সিরিজের জন্য আরও ভাল কাজ করে, যখন ক্ষণস্থায়ী মসৃণতা স্বল্পমেয়াদী শোরগোলের সিরিজটির সাথে দাঁড়ায়।
- আমার ধারণাটি আরও শক্তিশালী পূর্বাভাস পাওয়ার জন্য উভয় কৌশল থেকে উত্পন্ন মডেলগুলিকে একত্রিত করা, এটি কী বোঝায়?
এই মডেলগুলির একত্রিত করার জন্য অনেকগুলি উপায় থাকতে পারে।
- যদি এটি একটি ভাল পদ্ধতির হয় তবে আমি কীভাবে তাদের একত্রিত করব?
পূর্বাভাসের একটি সহজ মাধ্যম একটি বিকল্প, তবে আমি যদি মডেলের কিছু সদ্ব্যবহার পরিমাপ অনুযায়ী যদি গড়টির ওজন করি তবে আমি আরও ভাল পূর্বাভাস পেতে পারি।
- মডেলগুলিকে একত্রিত করার সময় বৈকল্পের চিকিত্সা কী হবে?