Когда классические методы лучше ML/DL для прогноза рядов?

Классические методы прогнозирования временных рядов, такие как ARIMA, экспоненциальное сглаживание (ETS), часто лучше подходят, когда:

• Данные имеют небольшое количество наблюдений, недостаточное для обучения сложных моделей ML/DL.
• Временной ряд имеет явные сезонные и трендовые компоненты, которые классические модели хорошо описывают.
• Требуется интерпретируемость модели и объяснимость прогнозов.
• Ограничены вычислительные ресурсы или время на обучение.

ML/DL модели, напротив, эффективны при большом объёме данных, сложных нелинейных зависимостях и когда важна автоматическая генерализация без явного задания структуры модели.

Таким образом, классические методы лучше использовать для простых, хорошо структурированных временных рядов с ограниченными данными и требованиями к интерпретируемости.