« Prévision des séries chronologiques » : différence entre les versions
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''Time-series forecasting is a statistical or machine learning approach important in data mining that models historical time-series data for making predictions about futures plans, for examples, seasonal variation of the series and correlation between close values in time. It also has a key role in real-life problems that have a temporal component such as energy consumption or weather.'' | |||
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[https://cloud.google.com/learn/what-is-time-series?hl=en Source : Google Cloud] | [https://cloud.google.com/learn/what-is-time-series?hl=en Source : Google Cloud] | ||
[https://www.semanticscholar.org/reader/253e4a80e424613de46c4d1f713bf41776dc4e73 Source : Semantic Reader] | |||
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Version du 17 octobre 2024 à 16:14
Définition
La prévision des séries chronologiques est une approche statistique ou d'apprentissage automatique qui est importante dans le forage de données et elle modélise les données spatio-temporelles, afin de faire des prédictions sur des futures tendances, telles que la variation saisonnière de la série chronologique ou la corrélation entre des valeurs proches dans le temps. Elle joue également un rôle clé dans les problèmes de la vie courante qui ont une composante temporelle, comme la consommation d'énergie ou la météo.
Français
prévision des séries chronologiques
prévision des séries temporelles
Anglais
times-series sorecasting
TSF
Time-series forecasting is a statistical or machine learning approach important in data mining that models historical time-series data for making predictions about futures plans, for examples, seasonal variation of the series and correlation between close values in time. It also has a key role in real-life problems that have a temporal component such as energy consumption or weather.
Sources
Contributeurs: Arianne
