Какие методы используются для повышения точности вероятностных прогнозов?

Некоторые методы, которые используются для повышения точности вероятностных прогнозов:

• Гибридные модели и ансамбли. 1 Объединение различных подходов (статистических методов, машинного обучения, экспертных оценок) в единую прогностическую систему. 1 Это позволяет компенсировать недостатки отдельных методов и повысить общую точность прогнозов. 1
• Глубокое обучение для временных рядов. 1 Применение специализированных архитектур нейронных сетей (LSTM, GRU, трансформеры) для моделирования сложных нелинейных зависимостей в данных с долговременными паттернами. 1
• Причинное моделирование. 1 Переход от корреляционных моделей к каузальным, которые позволяют не только предсказывать, но и моделировать эффекты от вмешательств в систему. 1
• Автоматизированное машинное обучение (AutoML). 1 Автоматизация процессов выбора, настройки и развёртывания моделей, что делает прогнозирование доступным для более широкого круга специалистов. 1
• Объяснимые модели. 1 Разработка методов интерпретации сложных моделей машинного обучения для повышения доверия к прогнозам и соответствия регуляторным требованиям. 1
• Байесовские методы. 1 Основаны на теореме Байеса и позволяют обновлять вероятности на основе новых данных, что особенно ценно при ограниченном объёме информации. 1
• Временные ряды. 2 Один из часто применяемых методов прогнозирования, который позволяет охватить большое количество данных за определённый период. 2