## 6 Results and Discussion: Forecasting Performance
\begin{table}
\begin{tabular}{c c c c c c c c c} \hline \hline  & \multicolumn{8}{c}{**RMSE**} \\ \hline
**Subset FS** & **1 Step** & **2 Step** & **3 Step** & **4 Step** & **5 Step** & **6 Step** & **RMSE** & **Standard Deviation** \\ \hline \multicolumn{8}{c}{_Forecasting technique: LR_} \\ \hline No F.S. & 0.2309 & 0.4502 & 0.6627 & 0.8719 & 1.0802 & 1.2785 & 0.7624 & 0.3922 \\ MOES-LR & 0.2229 & 0.2784 & 0.2938 & 0.3059 & 0.3224 & 0.3418 & 0.2942 & 0.0413 \\ MOES-RF & 0.1273 & 0.1784 & 0.1985 & 0.2015 & 0.2069 & 0.2093 & 0.1870 & 0.0312 \\ MOES-IBR & 0.0914 & 0.1878 & 0.2853 & 0.3761 & 0.4576 & 0.5227 & 0.3202 & 0.1638 \\ Rnk-LR & 0.1033 & 0.2034 & 0.2932 & 0.3589 & 0.4012 & 0.4039 & 0.2940 & 0.1203 \\ Rnk-RF & 0.1198 & 0.2058 & 0.2632 & 0.3014 & 0.3292 & 0.3493 & 0.2615 & 0.0861 \\ Rnk-Rlf & 0.3860 & 0.4017 & 0.4195 & 0.4362 & 0.4442 & 0.4253 & 0.4188 & 0.0217 \\ Rnk-PCA & 0.2289 & 0.3227 & 0.3619 & 0.3859 & 0.4081 & 0.4315 & 0.3565 & 0.0729 \\  & & & & & & & & **RMSE** & **0.3618** \\ \hline \hline \multicolumn{8}{c}{_Forecasting technique: RF_} \\ \hline No F.S. & 0.2083 & 0.2407 & 0.2513 & 0.2635 & 0.2748 & 0.2747 & 0.2522 & 0.0253 \\ MOES-LR & 0.1680 & 0.1808 & 0.1867 & 0.1943 & 0.2047 & 0.2117 & 0.1910 & 0.0160 \\ MOES-RF & 0.1489 & 0.1586 & 0.1646 & 0.1714 & 0.1806 & 0.1876 & 0.1686 & 0.0143 \\ MOES-IBR & 0.1803 & 0.1941 & 0.2012 & 0.2104 & 0.2214 & 0.2275 & 0.2058 & 0.0176 \\ Rnk-LR & 0.1824 & 0.1919 & 0.1978 & 0.2055 & 0.2166 & 0.2246 & 0.2031 & 0.0157 \\ Rnk-RF & 0.1605 & 0.1801 & 0.1866 & 0.1930 & 0.2034 & 0.2125 & 0.1894 & 0.0183 \\ Rnk-Rlf & 0.1919 & 0.2047 & 0.2121 & 0.2219 & 0.2333 & 0.2395 & 0.2172 & 0.0179 \\ Rnk-PCA & 0.1820 & 0.1960 & 0.2047 & 0.2144 & 0.2258 & 0.2343 & 0.2095 & 0.0193 \\  & & & & & & & & **RMSE** & **0.2046** & \\ \hline \multicolumn{8}{c}{_Forecasting technique: SVM_} \\ \hline No F.S. & 0.3825 & 0.4632 & 0.4879 & 0.5067 & 0.5307 & 0.5600 & 0.4885 & 0.0618 \\ MOES-LR & 0.1706 & 0.2204 & 0.2372 & 0.2489 & 0.2621 & 0.2722 & 0.2352 & 0.0365 \\ MOES-RF & 0.0987 & 0.1580 & 0.1913 & 0.1999 & 0.2082 & 0.2118 & 0.1780 & 0.0434 \\ MOES-IBR & 0.1782 & 0.2765 & 0.3288 & 0.3603 & 0.3838 & 0.4056 & 0.3222 & 0.0837 \\ Rnk-LR & 0.0759 & 0.1420 & 0.1929 & 0.2198 & 0.2314 & 0.2292 & 0.1819 & 0.0618 \\ Rnk-RF & 0.1320 & 0.1648 & 0.1850 & 0.1922 & 0.1997 & 0.1997 & 0.1789 & 0.0264 \\ Rnk-Rlf & 0.1292 & 0.2462 & 0.3460 & 0.4273 & 0.4974 & 0.5583 & 0.3674 & 0.1605 \\ Rnk-PCA & 0.1321 & 0.2579 & 0.3762 & 0.4865 & 0.5869 & 0.6711 & 0.4185 & 0.2032 \\  & & & & & & & & **RMSE** & **0.2963** & \\ \hline \multicolumn{8}{c}{_Forecasting technique: GP_} \\ \hline No F.S. & 0.3402 & 0.3823 & 0.3922 & 0.4005 & 0.4156 & 0.4383 & 0.3949 & 0.0332 \\ MOES-LR & 0.1540 & 0.2160 & 0.2325 & 0.2344 & 0.2403 & 0.2531 & 0.2217 & 0.0353 \\ MOES-RF & 0.1325 & 0.1648 & 0.1735 & 0.1813 & 0.1898 & 0.1913 & 0.1722 & 0.0219 \\ MOES-IBk & 0.1694 & 0.2171 & 0.2325 & 0.2443 & 0.2560 & 0.2611 & 0.2301 & 0.0337 \\ Rnk-LR & 0.1513 & 0.2118 & 0.2317 & 0.2373 & 0.2469 & 0.2603 & 0.2232 & 0.0388 \\ Rnk-RF & 0.1720 & 0.2125 & 0.2220 & 0.2276 & 0.2374 & 0.2512 & 0.2205 & 0.0272 \\ Rnk-Rlf & 0.3075 & 0.3525 & 0.3649 & 0.3758 & 0.3927 & 0.4161 & 0.3683 & 0.0371 \\ Rnk-PCA & 0.2479 & 0.2989 & 0.3120 & 0.3229 & 0.3396 & 0.3592 & 0.3134 & 0.0384 \\  & & & & & & & & **RMSE** & **0.2680** \\ \hline \hline \end{tabular}
\end{table} 
Table 5: RMSE to 6-step GBV complaints forecasting in Spain. To compare the similarity of the eight forecasted series per prediction technique, we performed the parametric [PERSON]'s \(T\)-test. The results indicated that the 6-steps evolution of the original dataset differed significantly from the other results (\(p\)-value \(<\alpha=0.05\)) in the four cases (LR, RF, SVM, and GP). As can be seen in Table 5, the lower RMSE averaged between steps (RMSE) is obtained using RF as a foresight algorithm with the MOES-RF dataset (RMSE = 0.1686 u/10,000 pop). Other FS approaches are also promising. Figure 2 shows different predictions using RF from all of the datasets.