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。