标签： time series xgboost
我正尝试使用过去48个月的其他25种功能来预测下个月的销售。我为所有功能都创建了12个滞后。我最终拥有约200个功能，仅需训练48个样本。
我正在使用XGBoost回归器，结果显示效果很差，但是，我注意到model.score（train_features，target）给出了99％，而3倍交叉Val得分是-13％，44 ％，17％。我还没有涉及测试数据集。我过拟合吗？变量数大于样本数，模型是否太复杂？有什么好的起点可以改进？