как обеспечить непрерывность в регрессионной модели xgboost?
Я использую регрессор xgboost для прогнозирования временных рядов.
входной df содержит функции, включая ['день года'], а цель - ['значение в день года']
результаты модели в rmse-терминах в порядке, но график прогнозов плохой - между последующими прогнозами нет преемственности. в настоящее время решение состоит в том, чтобы взять выходные прогнозы и подогнать их под полином значений прогнозов и дней в году, и это работает нормально, но это исправление после процесса обучения и немного вредит результатам. Я также пытался использовать вариант монотонных ограничений, но он не подходит для данных. Интересно, как обеспечить непрерывность процесса обучения вместо того, чтобы исправлять это позже.
Благодарность!