Как мне подойти к улучшению качества этих прогнозов? Образцы кода или учебные пособия были бы хорошими, но не менее полезным было бы четкое объяснение того, почему моя модель не подходит лучше.
Текущее состояние
Я построил модель Пророка, используя временные ряды данных о транспортировке, но прогнозы довольно плохо подходят для более высоких уровней использования.Прогнозы довольно хороши в оценке значений до тех пор, пока коэффициент использования не поднимется выше 60%, и в этом случае MSE начинает расти.
Вот визуализация моей текущей модели; синяя линия - это прогноз Пророка, а зеленая - это тест / наблюдаемое значение (конечно, исключенное из обучения).Данные представляют собой нормализованное представление о том, сколько использования получает транзитная система, и я обучаюсь примерно шести месяцам данных.
I 'мы пытались поиграться с несколькими параметрами точек изменения (n_changepoints и changepoint_prior_scale), но ни один из них, похоже, не оказывает существенного влияния на это поведение.
Есть идеи?