Source：researchgate.net由上圖我們可以發現，因為每一個函數實際上跟係數a以及相關係數有關，我們也要同時對這些數值做梯度下降之後去做加總得到下一個我們要計算的函數對象。 唯一要注意的是，我們在建置這類模型時，會希望基底學習器彼此之間的表現不要差異太大，否則建構Boosting算法就會用處不大，程式只要極大偏重於表現好的學習模型即可。 是的，迴歸模型是機器學習中一個重要的演算法，能夠協助機器去預測連續型數值，當然我們還有其他演算法去處理分類問題、聚類問題或降噪問題等等，但我們既然在談時間序列，那本篇就會以機器學習中的各種迴歸模型為主，來介紹我們是如何架構資料分析的Pipeline。
一個模型基本上我們會再透過參數調整去想辦法得到更好的表現，對於梯度提升模型來說，有一些參數會顯得比較重要，通常這也是資料科學家的重頭戲之一，透過對於演算法以及資料本身的深刻理解，去調整參數以追求更好的精確度，因而達到所謂的“產品研發”等級。 當然，現在說機器學習門檻下獎的其中一個原因在於，即便對於模型或資料本身不夠了解，我們還是可以用網格搜索的方式去暴力得到最佳解(也就是所有參數都跑一遍)，然而，如果希望給予實際價值，也就是知道怎麼樣解釋模型參數並給出商業上的建議，實際上還是要求分析師對於模型有一定的理解程度。 我們也可以用上一篇提到的Lagged Regression的方式來建立模型，線性迴歸的RMSE在1.7左右，而XGBoost落在1.475，等於減少了13.3%的誤差。 跟上面提到的方法一樣，我們用XGBoost建構出迴歸模型以後，就可以去對之後的資料做出預測，這個預測是基於自迴歸模型，也因此我們的函數叫做xgbar()，就是XGB+AR模型的意思。
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