我有一个模型可以在这个时间序列之前预测 +1 天。

查看图表，您可以每 5 天注意到一些季节性。我怀疑使用移动窗口作为训练集可以帮助我做出更好的预测。

但是我想以编程方式为我的模型找到最佳的移动窗口大小。以下这些方法是否有效？我应该做一些不同的事情吗？

方法 1.我在历史数据上运行模型，使用任何可能的窗口大小，我选择最小化预测误差的窗口大小。这种方法既简单又快速，但恐怕它会使窗口大小过拟合历史。正确的？

方法 2。我使用交叉验证 (LOOCV) 来获得更真实的预测误差。这比方法 1 更好/更差吗？