ширину и дату, а на выход выручку?
Грубо говоря да (помимо долготы / широты ещё соц-дем и геоданные разные)
Магазинов всего 100😔 я может не так сформулировал вопрос. При подходе, который я описал выше (предиктить выручку новых локаций по геоданным и месяцам работы) смущает то, что вектор признаков для января - декабря каждого магазина будет практически полностью совпадать для каждого месяца (кроме признаков самого месяца) - это вообще законно с точки зрения теории? Мы же по сути продублировали данные несколько раз, когда брали продажи по месяцам, добавив лишь несколько признаков времени
Может тогда стоит просто заменить таргет месяцов на их мат.ожидание?
Всего 100 объектов для обучения есть( добавление детализации месяца это попытка увеличить выборку, но интуитивно кажется, что этот подход - нелегалити (хотя подтверждения почему так делать нельзя пока не нашёл)
Можно рассматривать как реализацию совместного распределения, наверное
Добавить время - увеличить размерность По-моему, маст хэв, потому что в январе стабильно повышенные продажи, например Какая-то сезонность там есть +если удастся предсказывать мат.ожидание с н.о.р. ошибками и мат.ожиданием 0, есть надежда, что суммарная ошибка будет маленькая из ЗБЧ
Обсуждают сегодня