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# Algoritmo di Livellamento esponenziale (ETS)
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Il Livellamento esponenziale [(ETS)](https://en.wikipedia.org/wiki/Exponential_smoothing) è un algoritmo statistico locale frequentemente utilizzato per previsioni con serie temporali. L'algoritmo Amazon Forecast ETS richiama la [funzione ets](https://cran.r-project.org/web/packages/forecast/forecast.pdf#Rfn.ets.1) nel Comprehensive R Archive Network (CRAN). `Package 'forecast'`

## Funzionamento d ETS
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L'algoritmo ETS è particolarmente utile per dataset con stagionalità e altre ipotesi precedenti sui dati. ETS calcola una media ponderata su tutte le osservazioni nel set di dati di serie temporali di input come previsione. I pesi sono esponenzialmente in diminuzione nel corso del tempo, piuttosto che avere pesi costanti in metodi con medie mobili semplici. I pesi dipendono da un parametro costante, noto come parametro di livellamento.

## Iperparametri e ottimizzazione ETS
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Per informazioni su iperparametri e ottimizzazione ETS, consulta la documentazione della funzione `ets` nel [Pacchetto “previsione”](https://cran.r-project.org/web/packages/forecast/forecast.pdf) di [CRAN](https://cran.r-project.org).

Amazon Forecast converte il `DataFrequency` parametro specificato nell'[CreateDataset](API_CreateDataset.md)operazione nel `frequency` parametro della funzione R [ts](https://www.rdocumentation.org/packages/stats/versions/3.6.1/topics/ts) utilizzando la seguente tabella:


| DataFrequency (Stringa) | R ts frequency (intero) | 
| --- | --- | 
| Y | 1 | 
| M | 12 | 
| W | 52 | 
| D | 7 | 
| H | 24 | 
| 30 min. | 2 | 
| 15 min. | 4 | 
| 10 min | 6 | 
| 5 min | 12 | 
| 1 minuto | 60 | 

Le frequenze dati supportate che non sono nella tabella hanno una frequenza `ts` di default di 1.