我有两个不同的（回归）模型，每天都会对同一个因变量进行预测。我的意图是为这两个预测分配权重并计算加权平均值。为此，我开发了一个简单的系统，每天计算模型的 MSE 并将其用作权重。因此，模型的 MSE 越高，分配给模型的权重就越低。但是，这是一种非常蹩脚的方法，与对预测进行简单平均相比，我没有观察到任何改进。那么我可以使用哪些方法为这些预测动态分配权重。也就是说，我想每天更新权重。我应该从哪里开始？

注意：我知道使用集成模型，我可以自动获得权重（即 H2O 堆叠集成）。但是，我不允许每天重新训练预测。因此，应用集成方法并每天重新训练它不适用于我的情况。

提前致谢！