Amazon Forecast は新規顧客には利用できなくなりました。Amazon Forecast の既存のお客様は、通常どおりサービスを引き続き使用できます。[詳細はこちら](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/transition-your-amazon-forecast-usage-to-amazon-sagemaker-canvas/)

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# 指数平滑法 (ETS) のアルゴリズム
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指数平滑法 [(ETS)](https://en.wikipedia.org/wiki/Exponential_smoothing) は、時系列予測に一般的に使用される局所統計アルゴリズムです。Amazon Forecast の ETS アルゴリズムは、Comprehensive R Archive Network (CRAN) の `Package 'forecast'` の [ets 関数](https://cran.r-project.org/web/packages/forecast/forecast.pdf#Rfn.ets.1)を呼び出します。

## ETS の仕組み
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ETS アルゴリズムは、季節性およびデータに関する他の事前の仮定を含むデータセットに特に役立ちます。ETS では、予測として、入力時系列データセットにおけるすべての観測値の加重平均を計算します。単純移動平均法では、重みは一定はなく、時間の経過とともに指数関数的に減少します。重みは、定数パラメータ (平滑化パラメータとも呼ばれる) に依存します。

## ETS のハイパーパラメータおよびチューニング
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ETS ハイパーパラメータとチューニングの詳細については、[CRAN](https://cran.r-project.org) の「[Package 'forecast'](https://cran.r-project.org/web/packages/forecast/forecast.pdf)」(パッケージ「予測」) の `ets` 関数のドキュメントを参照してください。

Amazon Forecast は、次の表を使用して、[CreateDataset](API_CreateDataset.md) オペレーションで指定された `DataFrequency` パラメータを R [ts](https://www.rdocumentation.org/packages/stats/versions/3.6.1/topics/ts) 関数の `frequency` パラメータに変換します。


| DataFrequency (文字列) | R ts frequency (整数) | 
| --- | --- | 
| Y | 1 | 
| M | 12 | 
| W | 52 | 
| D | 7 | 
| H | 24 | 
| 30 分 | 2 | 
| 15 分 | 4 | 
| 10 分 | 6 | 
| 5 分 | 12 | 
| 1 min | 60 | 

表にないサポートされているデータ頻度のデフォルト値は、`ts` 頻度 1 に設定されます。