Tengo un modelo de regresión logística que predice las ganancias/pérdidas en función de la cantidad de dinero pagada. Ejecuto mi modelo cada dos horas con los nuevos datos que adquiero y lo utilizo para predecir las dos horas siguientes. Sin embargo, sigo encontrando que mi modelo no predice las ganancias/pérdidas para cada cantidad de dinero pagada. Así que estoy en esta situación en la que tengo un modelo estadístico, pero no parece predecir los nuevos datos a medida que llegan.
Me queda la duda, ¿qué hago ahora? Mi modelo no predice para los nuevos datos, pero necesito que lo haga.
¿Cuáles son las estrategias generales para cuando un modelo no tiene capacidad de predicción?
Como nota al margen, debería haber mencionado que en realidad tenía dos modelos. Uno que predecía la victoria/pérdida de 0 a 5 \$ and another for 5.01 \$ y más. Es posible que esto haya sido un culpable, y puede que quiera utilizar un modelo de regresión robusto en su lugar. No es del todo relevante, pero pensé en mencionarlo.
