TL;DR: В ансамблевом прогнозировании важнее не индивидуальное качество моделей, а разнообразие их ошибок. Эксперимент показывает: пул из «худших» по отдельности моделей даёт лучшую точность ансамбля, чем пул из «лучших».
Недавно я провёл эксперимент, который противоречит интуиции большинства практиков: пул из индивидуально более слабых моделей стабильно превосходит пул из более качественных моделей при объединении в ансамбль.
🔬 Методология эксперимента
-
Данные: финансовые временные ряды цены на пшеницу FOB Черное море, фундаментальные и макро факторы
