Кога класическите методи са по-добри от ML/DL за прогнозиране на серии?

Класическите методи за прогнозиране на времеви редове, като ARIMA, експоненциално изглаждане (ETS), често са по-подходящи, когато:

• Данните имат ограничен брой наблюдения, недостатъчни за обучение на сложни ML/DL модели.
• Времевият ред има ясни сезонни и трендови компоненти, които класическите модели добре описват.
• Необходима е интерпретируемост на модела и обяснимост на прогнозите.
• Ограничени са изчислителните ресурси или времето за обучение.

ML/DL моделите, от друга страна, са ефективни при големи обеми данни, сложни нелинейни зависимости и когато е важна автоматичната генерализация без явна структура на модела.

Затова, класическите методи са по-добри за прости, добре структурирани времеви редове с ограничени данни и изисквания за интерпретируемост.