Изменения
→Валидирование и тестирование модели временного ряда
Если необходимо предсказать следующие n шагов, то можно заранее кросс-валидировать 1,2,...,n — n как формулу.<br> Таким образом можно также сравнить качество предсказаний для разных временных горизонтов.<br><br>
Определив лучшую модель, можно применить её ко всему обучающему набору и оценить его работу на следующем во времени наборе данных. Оценка работы может быть дана с использованием метода скользящего окна<ref>[https://wiki.loginom.ru/articles/windowing-method.html loginom: Метод скользящего окна]</ref>, который используем при кросс-валидации, но без переподсчёта параметром параметра модели.
==Краткое исследование данных==
