Я использую регрессор xgboost для прогнозирования временных рядов.
входной df содержит функции, включая ['день года'], и целью является ['значение в день года']
результаты модели в терминах rmse в порядке, но прогноз График плохой - между последующими предсказаниями нет преемственности. в настоящее время решение состоит в том, чтобы взять выходные прогнозы и подогнать полином значений прогноза и дней года, и он работает нормально, но это исправление после процесса обучения и незначительное повреждение результатов. Я также пытаюсь использовать опцию monotoni c constrains, но она не подходит для данных. Интересно, как обеспечить преемственность в процессе обучения, а не исправлять ее позже.
спасибо!