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スプラインは予測に使用できますか？
データはプロプライエタリであるため、データの性質について具体的に説明することはできませんが、次のようなデータがあるとします。毎月、一部の人々がサービスにサインアップしています。その後、その後の各月に、それらの人々はサービスをアップグレードしたり、サービスを中断したり、サービスを拒否したりすることがあります（支払いの失敗など）データの最初のコホートについては、約2年のデータ（24か月）があります。 毎月参加する人の数は多く（100,000の範囲）、3つのことのいずれかを行う数は数千人です。ただし、個々のレベルのデータ（数百万行）を使用するのではなく、月とコホート（各コホートの各割合が毎月どの程度を占めるか）ごとに集計されたデータを使用しています。 多変量適応回帰スプライン（MARS）を使用して既存のデータをモデル化し、興味深い結果を見つけています。 ただし、これらを使用して将来を予測または予測することを心配しています。私の懸念は、将来への予測は必然的に（時間的に）サンプル空間の外側にあり、スプラインは外挿に対して不安定になる可能性があるためです。 これは正当な方法ですか？どのような懸念があり、それらに対処できますか？