시계열 예측 모델 중 베이스라인으로 활용하는 4개의 모델이 있다. 이는 마지막 예측값을 어떤 값으로 할지에 따라 나뉜다.
- average method: 과거 데이터의 평균값으로 마지막값 예측
- naive method: 관측값 중 마지막 값을 예측값으로
- seasonal method: 같은 seasonal point 중 과거의 point을 예측값으로 , 올해 값이 없으면 작년, 제작년 값 사용
- drift method: naive method에 trend를 반영한 것. 마지막값 + 변화의 평균값(x변화량, y변화량)
[R code]
meaf(y, h=20)
naive(y, h=20)
snaive(y, h=20)
rwf(y, drift=TRUE, h=20) #FALSE면 naive
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