Попробуйте использовать различные методы регуляризации, такие как Dropout или L2 регуляризация, чтобы улучшить обобщающую способность модели. Используйте методы ансамблирования, такие как бэггинг или бустинг, для улучшения качества прогнозов. Проведите анализ ошибок модели, чтобы понять, в каких случаях она дает неверные прогнозы, и попробуйте улучшить модель для этих случаев. Исследуйте возможность использования других типов моделей, таких как рекуррентные нейронные сети или сверточные нейронные сети, для решения задачи прогнозирования временных рядов. Попробуйте использовать методы обработки данных, такие как нормализация или стандартизация, чтобы улучшить обучение модели. Проведите анализ важности признаков, чтобы понять, какие признаки оказывают наибольшее влияние на прогнозы модели, и попробуйте улучшить модель, учитывая эту информацию.