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
