为什么我的时间序列预测 XGBoost 模型的预测出现延迟？

Question

我正在尝试提前 24 小时预测一个国家的电价。 我尝试了 MLR 和 XGBoost，XGBoost 模型似乎得到了更好的模式和趋势，但总是为时已晚，导致预测出现巨大错误。

我可以与您分享代码并向您展示图表。

我想了解为什么，也许还有一些关于使用哪种模型（深度学习模型）的建议。

提前感谢您的帮助，

祝你有美好的一天，

我试图寻找特征和目标值之间的不对齐，但似乎没有，而且使用具有完全相同配置的MLR，我没有得到这种“延迟”。

Answer 1

XGBoost 是基于树的，计算成本相对较高。如果您正在进行超参数调整，那么由于 XGBoost 的特征选择更加复杂，它往往会滞后。尝试调整参数。还要尝试调整数据频率，这也是造成滞后的重要因素。