Какие методы можно использовать для повышения точности прогнозов при случайном выборе данных?

Для повышения точности прогнозов при случайном выборе данных можно использовать следующие методы:

• Обработка пропущенных значений. habr.com Например, импутация данных с помощью K-ближайших соседей, когда недостающие данные заполняются значениями из другой аналогичной выборки. habr.com
• Инженерия признаков. habr.com Это процесс преобразования необработанных данных в признаки, которые лучше представляют суть задачи. habr.com
• Отбор признаков. habr.com Выбор наиболее релевантных и ценных признаков набора данных. habr.com Например, анализ важности признаков с помощью алгоритмов случайного леса или XGBoost. habr.com Также можно уменьшить размерность данных с помощью метода главных компонент (PCA). habr.com
• Ансамблевое обучение. habr.com Метод, в котором несколько алгоритмов машинного обучения используются совместно. habr.com Например, случайный лес, XGBoost, градиентный бустинг и AdaBoost. habr.com
• Настройка гиперпараметров. habr.com Важно чётко понимать модель машинного обучения, с которой работаешь, чтобы правильно настроить гиперпараметры. habr.com
• Виртуальное увеличение объёма выборки. vaael.ru Например, процедура бутстрэппинга, которая позволяет строить эмпирическое распределение вероятностей случайных событий с использованием случайного возврата значений из имеющегося набора данных. vaael.ru
• Кластеризация и последующее прогнозирование. www.mbureau.ru Разбиение временного ряда на гомогенные отрезки и последующее прогнозирование внутри кластера. www.mbureau.ru
• Консенсус-прогноз. www.mbureau.ru Комбинация нескольких независимых прогнозов, полученных с помощью разных моделей. www.mbureau.ru