Выбор метода решения при построении прогнозной модели

Сегодня поговорим о выборе метода решения при построении прогнозной модели. Рассмотрим плюсы и минусы разных методов.
1. Модели прогнозирования временных рядов семейства SARIMA (AR, MA, ARIMA, SARIMA)
Плюс: Распространённый метод для прогнозирования временных рядов
Минус: Низкая скорость обучения, требует больших вычислительных ресурсов, невозможность учесть влияние внешних факторов.

2. Линейная регрессия
Плюс: Быстрая скорость обучения модели
Минус: Точность прогноза, невозможность задать категории

3. Метод случайных лесов (Random Forest Regression)
Плюс: Возможность добавления внешних факторов и категорий, встроенные методы оценивания значимости отдельных признаков, масштабируемость
Минус: Медленнее в обучении, чем линейная регрессия; повышенное требование к памяти.