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# 如何套用 RCF 來產生預測
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若要預測固定時間序列中的下一個值，RCF 演算法則會解答「在我們有候選值之後，最有可能完成哪些事情？」的問題。它會使用 RCF 中的單一樹來搜尋最佳候選值。由於每個樹本身即是較弱的預測器，因此會彙總不同樹的候選值。彙總值也可用於產生分位數誤差。此流程會反覆執行 **t** 次，以預測未來的第 **t** 個值。

Amazon Quick Sight 中的演算法稱為 *BIFOCAL*。它使用兩條 RCF 來建立 CALibrated BI-FOrest 架構。第一條 RCF 用於篩選出異常，並提供較弱的預測，然後以第二條 RFC 修正。整體而言，此方法提供比如 ETS 等其他廣泛可用之演算法更健全的預測。

Amazon Quick Sight 預測演算法中的參數數目遠低於其他廣泛可用的演算法。這可讓該演算法立即發揮功效，無需人工調整更龐大的時間序列資料點。隨著特定時間序列中累積更多資料，Amazon Quick Sight 中的預測可以根據資料偏離和模式變更進行調整。對於顯示趨勢的時間序列而言，會先執行趨勢偵測，以使序列固定。使用趨勢回推固定序列的預測。

由於演算法仰賴有效率的線上演算法 (RCF)，因此可支援「模擬」查詢。在這些之中，部分預測可以修改並視為假設處理，以提供有條件的預測。這是在分析時探索「模擬」情境之能力的起源。