Выбор метода решения при построении прогнозной модели

Сегодня поговорим о выборе метода решения при построении прогнозной модели. Рассмотрим плюсы и минусы разных методов.1. Модели прогнозирования временных рядов семейства SARIMA (AR, MA, ARIMA, SARIMA)
Плюс: Распространённый метод для прогнозирования временных рядов
Минус: Низкая скорость обучения, требует больших вычислительных ресурсов, невозможность учесть влияние внешних факторов.

2. Линейная регрессия
Плюс: Быстрая скорость обучения модели
Минус: Точность прогноза, невозможность задать категории

3. Метод случайных лесов (Random Forest Regression)
Плюс: Возможность добавления внешних факторов и категорий, встроенные методы оценивания значимости отдельных признаков, масштабируемость
Минус: Медленнее в обучении, чем линейная регрессия; повышенное требование к памяти.

Оставьте заявку и получите бюджет и план внедрения наших решений в ваш бизнес

    Заполняя форму, Вы соглашаетесь с правилами обработки персональных данных.

    We use cookies and other technologies to make our Website and its services convenient for you. By continuing to visit or use our services, you are agreeing to the use of Cookies and similar technologies for the purposes we describe in the «Cookie Statement»