予測モデルの選択が変化点検出の性能に与える影響はどのようなものか。
予測モデルの選択は変化点検出の性能に大きな影響を与えます。P&Cフレームワークでは、予測モデルが実際のデータと予測データの差異を検出するために使用されます。例えば、LSTMニューラルネットワークやARIMA線形モデルなどの異なる予測モデルを選択することで、異なる性能が得られます。予測モデルがトレンドを適切に予測できるほど、変化点の検出精度が向上します。したがって、適切な予測モデルの選択は、変化点検出の性能に直接影響を与える重要な要素となります。