Ghi chú về dự đoán: Tôi nghĩ rằng với các thanh 1 giờ trở lên, bạn nên sử dụng ridge, nhưng khi bạn đến các thanh 1 phút/5 phút, bạn thường thấy XGBoost thắng. 5 phút cần một chút điều chỉnh cẩn thận, nhưng 1 phút và đặc biệt là giây, bạn bắt đầu thấy XGBoost chiếm ưu thế với thêm 0.01-0.025 trên IC của bạn chỉ vì nó là một mô hình tốt hơn. XGBoost khá tuyệt vì bạn có thể tránh các giá trị NaN (thường là một vấn đề trong các bài kiểm tra hồi quy, tức là sự sẵn có của các tập dữ liệu khác nhau cho các khoảng thời gian hồi quy, một nhà cung cấp có thể có 10 năm, một nhà cung cấp khác có thể có 2 năm). Tất nhiên, bạn có thể thay thế, nhưng đó không phải là cách thực tế nhất để làm mọi thứ và về mặt kỹ thuật có thể có sự nhìn trước vì bạn tiết lộ giá trị trung bình/trung vị của đặc trưng trước thời gian. Bạn cũng có thể sử dụng giá trị trung bình không có nhìn trước, nhưng vẫn... Đối với các thứ tuyến tính mà bạn không thể đủ khả năng để phù hợp với khung thời gian 1 giờ trở lên, VÀ nơi bạn muốn xử lý các giá trị NaN, lựa chọn tốt nhất của bạn là thực hiện một tập hợp trọng số IC và tính lại trọng số bất cứ khi nào có NaNs (không thực sự tốn kém để xác định trọng số nên là gì khi bạn có IC của từng đặc trưng và các đặc trưng nào có trong tập hợp).