Tämä sovellus hyödyntää Kelan tilastoimia päivittäistä dataa toimeentulotukien maksuista ja palautuksista ja pyrkii muodostamaan koneoppimisen avulla ennusteen tulevaisuuteen. Käyttäjä voi valita haluamansa tukilajin sekä kunnan alasvetovalikoista, tarkastella toteumadataa sekä tehdä valitun pituisen ennusteen.
Sovelluksen avulla voidaan testata eri lineaarisen regression varianttien toimivuutta toimeentulotuen maksusuoritusten ennustamiseen. Ennustaminen tapahtuu muodostamalla halutun suureen kumulatiivinen aikasarja, joka useimmiten paljastuu lineaariseksi. Ennustamalla kumulatiivista arvoa, saadaan päiväkohtainen arvo vähentämällä saadusta kumulatiivisesta arvosta edellisen päivän kumulatiivinen arvo. Päiväkohtaiset ennusteet voidaan taas summata eri ajanjaksoittain, esimerkiksi kvartaaleittain. Ennusteen piirteinä hyödynnetään edeltävän päivän kumulatiivista arvoa sekä ajallista etäisyyttä nykyhetken ja tulevan maksupäivän välillä (päivissä).
Sovellus hyödyntää käyttäjän valitsemaa regularisointimallia. Valittavissa on Ridge, Lasso sekä niiden yhdistelmä, Elastinen verkko. Ohjelma optimoi algoritmin regularisointiparametrin ja suorittaa lopullisen ennusteen parhaalla mahdollisella algoritmilla.
Ennusteen laatua pystyy tarkastelemaan vertailemalla toteutunutta dataa sekä testissä tehtyä ennustetta. Näin käyttäjä saa parempaa tietoa ennusteen luotettavuudesta. Tässä sovelluksessa data esitetään kuvaajilla, joiden aikafrekvenssiä voi säätää haluamakseen. Testi -ja ennustedatan saa tarvittaessa vietyä Excel-tiedostoon.
