[TSF] 예측 스텝 전략

 

https://skforecast.org/0.18.0/introduction-forecasting/introduction-forecasting.html#global-forecasting-models

 

Time series forecasting(TSF) 에서 미래를 예측할때, 미래 데이터 포인트 몇 스텝을 예측할지에 따라 다양한 전략이 존재하는데요

이와 관련하여 매우 잘 정리된 글이 있어서 정리해 보았습니담

 

Single-step

-> 데이터의 다음 값( t+1 )만을 예측

 

Multi-step

-> 데이터의 전체 미래 구간( t+1, ..., t+n ) 또는 먼 시점( t+n )을 예측

 

Recursive 

= Iterated Multi-Step (IMS) 

-> 각각의 새로운 예측이 이전 예측을 기반으로 재귀적(recursive) 예측

-> 오류가 누적될 가능성 있음 

 

Direct 

= Direct Multi-Step (DMS)

-> 각 단계에 대해 서로 다른 모델을 학습

-> 결과적으로 예측은 서로 독립적

Multiple output

MIMO (Multiple Input Multiple Output)

-> 하나의 모델을 학습

-> 여러 값을 동시에 예측 (one-shot)

예)  LSTM Seq2Seq (Encoder-Decoder 아키텍처)