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トレンドの切れ目をシステムが認識し自動的に設定しますが、ユーザーとしては、トレンドをデータに合わせる際の柔軟性を選択する必要があります。このオプションは、よりグローバルなものからローカルなスムーズモデルまで変更可能です。 このモデルは、前回のトレンドの延長線上にあるものを使って予測を行うために外挿されます。しかしそれに加えて、このシステムは、分析した履歴のトレンドの変化に関する情報を使用して将来のレート変化をシミュレートするために、将来の変化をランダムにサンプリングし、その平均頻度が履歴と一致するようにしています。 トレンドが将来も過去と同じ頻度で変化するという仮定は非常に強いです。 オーバーフィッティングの指標として、履歴にフィットするよう柔軟性を持たせたモデルを将来に反映すると、不確実性区間が広くなります。
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