Список проголосовавших за комментарий "Kot_Begemot, <blockquote>Если тесты сделаны как кросс-валидация</blockquote>Ну на временных данных не совсем честно делать кросс-валидацию потому что тогда в модель просачивается информация о будущем. Я тренируюсь на одном временном интервале, валидируюсь на случайной выборке из него же, а тестируюсь на следующем годе.<blockquote>Random Subspace по паре фичей, может быть… PCA по фичам</blockquote>PCA убивает интерпретируемость модели, а мне бы этого на данном этапе не хотелось т.к. анализируя feature importance я определяю шаги для дальнейших улучшений. Может позже. <br/> Я пробовал sequential feature selection и это стоило мне нескольких дней жизни без компьютера, а результат меня не впечатлил.<blockquote>Градиентный Бустинг я бы тут вообще не применял</blockquote>Почему? А что применяли бы?<blockquote>у меня есть пара топиков именно для решения подобных задач</blockquote>Я попробовал найти, но не смог. Не могли бы дать ссылки?"