Un informe del SNB muestra un aumento del 5-6 % en las previsiones de inflación.
El método de bosque aleatorio cubierto «supera constantemente» al enfoque sin cobertura.
Investigadores del Banco Nacional Suizo (SNB) afirman haber logrado mejorar el ya popular modelo de predicción de la inflación basado en el aprendizaje automático «random forest».
En su documento de trabajo, publicado el 4 de junio, Eliot Beck y Michael Wolf muestran que, al asignar «ponderaciones desiguales (e incluso negativas) a los árboles individuales» a los modelos de bosque aleatorio, las previsiones de inflación pueden mejorarse en torno a un 5 % en términos de error cuadrático medio
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