временной ряд или SVM для вещания

Question

Я пытаюсь применить алгоритм машинного обучения к набору данных, который состоит из выбросов загрязняющего газа из двигателя, называемого SO2 (целевой переменной), который собирается в течение 6 месяцев с интервалом в каждые 15 минут каждый. Набор данных также имеет другие независимые переменные, такие как давление, пары и т. д. со временем. Теперь вопрос в том, должен ли я пойти на моделирование временных рядов, как арима для прогнозирования So2? или я должен пойти на случайный лес или SVM для прогнозирования?

Спасибо

Answer 1

Я предлагаю вам перейти к моделированию временных рядов вместо SVM. Ваш SVM будет рассматривать iid (независимые и идентично распределенные) выборки и не будет учитывать информацию, инкапсулированную во времени.