06.10.2017

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

    Мы используем файлы cookies, чтобы получать статистику и обеспечить максимальное удобство пользователям сайта. Продолжая дальнейшее использование сайта и/или его сервисов, вы даёте Согласие на обработку своих персональных данных в соответствии с нашей Политикой конфиденциальности и Политикой обработки cookies. Вы можете запретить обработку cookies в настройках вашего браузера.