Метод вычисления ценовых моделей

В случае автоматизации выбора весов предлагается использовать метод подбора значений на основании использования метода перекрёстного контроля. Идея данного метода состоит в том, чтобы разделять данные на обучающий и тестовый наборы. Обучающий набор должен быть оснащён правильными результатами в том событии, для которого строится прогнозирование. После этого данные передаются в алгоритм, который пытается их спрогнозировать. Зачастую процедура проводится несколько раз с различным разбиением. Тестовый набор составляет 5% от выборки, а остальные 95% - обучающий набор. В качестве оценки используется сумма квадратов разностей. Суммирование квадратов разностей — хороший метод, так как с увеличением разности влияние на сумму увеличивается нелинейно. Таким образом, порождая большие отклонения, метод работает эффективнее остальных, образующих умеренно близкие результаты. Подбор весов трудоёмкая и длительная операция, но она производится один раз для каждой новой обучающей выборки.

Теоретически, можно подбирать множество различных сочетаний весовых коэффициентов вручную, но подобный подход невероятно трудоёмок. Для оптимизации процесса необходимо задать область определения переменных, диапазон и целевую функцию. Областью определения — диапазон всех весов по каждому измерению. Преимущество оптимизации масштабов по осям, это наглядность важности тех или иных переменных, уровень их влияния. Иногда одно лишь знание таких данных позволяет пересмотреть все ранее полученные результаты и гипотезы.