スクリプトで Statsmodels を介して Holt-Winters モデルを実装し、それを使用して予測を行うことができますが、アルファ ベータおよびガンマ ハイパーパラメータを手動で設定します。あなたによると、私のデータセットでこれらのパラメーターの理想的な値を取得する最速の方法と、それを実装する方法は何ですか? Auto Arima と同様に、Holt-Winters の自動最適化はありますか? 以下の私のPythonコードを見つけることができます：
サンプルファイル:
from statsmodels.tsa.api import ExponentialSmoothing
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_excel("C:\\Users\\YannickLECROART\\Documents\\Python\\temprennes.xlsx", index_col=0)
df = df.fillna(0)
df.index = pd.to_datetime(df.index)
# our guessed parameters
alpha = 0.4
beta = 0.2
gamma = 0.01
# initialise model
ets_model = ExponentialSmoothing(df_data, trend='add', seasonal='add',
seasonal_periods=12)
ets_fit = ets_model.fit(smoothing_level=alpha, smoothing_slope=beta,
smoothing_seasonal=gamma)
# forecast p hours ahead
p_ahead = 12
yh = ets_fit.forecast(p_ahead)