自己回帰モデルは、シーケンス内の以前の入力を測定することによってシーケンス内の次のコンポーネントを自動的に予測する機械学習 (ML) モデルのクラスです。自己回帰は、時系列分析で使用される統計手法であり、時系列の現在の値が過去の値の関数であると仮定します。自己回帰モデルは、同様の数学的手法を使用して、シーケンス内の要素間の確率的相関を決定します。次に、獲得した知識を使用して、未知の配列内の次の要素を推測します。