Вопрос пользователя:
Ответ нейросети:
Для прогнозирования временных рядов лучше всего подходят методы временных рядов, такие как ARIMA (авторегрессионная интегрированная скользящая средняя), SARIMA (сезонная авторегрессионная интегрированная скользящая средняя), а также методы машинного обучения, такие как нейронные сети и случайные леса. Конечный выбор инструмента зависит от конкретной задачи и характеристик временного ряда.
Напишите нам, если в вопросе есть ваши персональные данные ([email protected])
Обратите внимание: ответы, предоставляемые искусственным интеллектом, могут не всегда быть точными. Не рассчитывайте на них в критически важных областях, таких как медицина, юриспруденция, финансы или в вопросах, связанных с безопасностью. Для важных решений всегда обращайтесь к квалифицированным специалистам. Администрация сайта не несет ответственности за контент, сгенерированный автоматически.