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平滑化 とは
データの平滑化は、様々な理由で行われる.
- データの理解を深めるための可視化
- 外れ値の検出
- 測定のスパイクや誤差の除去
- 欠損値の補完
- 特徴量の生成
- 予測
指数平滑法
特に、最近のデータほど情報量が多いデータとして扱いたい場合には、指数平滑法が適している.
参考
- 実践 時系列解析
- 2 時系列データの見つけ方と前処理
- 2.4 データのクリーニング
- 2.4.3 データの平滑化
- 2.4 データのクリーニング
- 2 時系列データの見つけ方と前処理
データの平滑化は、様々な理由で行われる.
特に、最近のデータほど情報量が多いデータとして扱いたい場合には、指数平滑法が適している.