Vorhersage von Zeitintervallen beim maschinellen Lernen

Beim maschinellen Lernen bezieht sich das Vorhersageintervall auf eine Modellvorhersage, die einen Intervallbereich angibt, der die Wahrscheinlichkeit des zukünftigen wahren Werts enthält. Im Gegensatz dazu liefert die Punktschätzung nur einen numerischen Wert als Vorhersageergebnis und ignoriert die Unsicherheit der Vorhersage. Daher ist das Vorhersageintervall in praktischen Anwendungen nützlicher. Das Vorhersageintervall gibt uns ein vollständigeres Bild der Vorhersagekraft eines Modells, da es die Modellunsicherheit berücksichtigt und einen Bereich und nicht nur eine Punktschätzung liefert. Dieser Bereich kann mehr Informationen liefern, uns dabei helfen, die Zuverlässigkeit des Modells zu bewerten und bei tatsächlichen Entscheidungen genauere Urteile zu fällen. Daher wird das Vorhersageintervall beim maschinellen Lernen häufiger verwendet und kann den tatsächlichen Bedarf besser erfüllen.

Prognoseintervalle spielen eine Schlüsselrolle bei Regressionsproblemen und Zeitreihenanalysen. Bei einem Regressionsproblem wird bei gegebener Eingabevariable ein Ausgabewert vorhergesagt und ein Bereich angegeben, der die Wahrscheinlichkeit des vorhergesagten Werts enthält. Bei der Zeitreihenanalyse bezieht sich das Vorhersageintervall auf einen Intervallbereich für zukünftige Zeitpunkte, der die Wahrscheinlichkeit des zukünftigen wahren Werts enthält. Durch die Verwendung von Prognoseintervallen können wir genauere Prognoseergebnisse erzielen und ein tieferes Verständnis für die Zuverlässigkeit der Prognose gewinnen.

Die Berechnung des Vorhersageintervalls ähnelt in der Regel der Berechnung des Konfidenzintervalls. Bei einem Regressionsproblem wird bei gegebenem Eingabevektor x das Modell verwendet, um die Ausgabe y_hat zu schätzen. Das Vorhersageintervall kann mit der folgenden Formel berechnet werden:

PI(x)=[y_hat-z_alpha/2*sigma_hat,y_hat+z_alpha/2*sigma_hat]

“z_alpha/2 ist α/ des Standardnormalverteilung 2 Quantile, α ist das Konfidenzniveau und sigma_hat ist die Standardabweichung des Residuums. Dieses Intervall stellt die Wahrscheinlichkeit dar, dass der wahre y-Wert bei einem bestimmten Konfidenzniveau innerhalb dieses Intervalls liegt Analyse: Das Vorhersageintervall wird auf ähnliche Weise wie bei Regressionsproblemen berechnet. Wir können ein Zeitreihenmodell verwenden, um zukünftige Werte vorherzusagen und die Standardabweichung des Prognosefehlers zu berechnen. Das Vorhersageintervall kann mit der folgenden Formel berechnet werden:

PI(t+1)=[y_hat(t+1)-z_alpha/2*sigma_hat(t+1),y_hat(t+1)+z_alpha/ 2*sigma_hat (t+1)]

wobei y_hat(t+1) der vorhergesagte Wert zum Zeitpunkt t+1 ist, sigma_hat(t+1) die Standardabweichung des Vorhersagefehlers zum Zeitpunkt t+1 , z_alpha/2 ist das α/2-Quantil der Standardnormalverteilung und α ist das Konfidenzniveau. Dieses Intervall stellt die Wahrscheinlichkeit dar, dass der wahre Wert von y zum Zeitpunkt t+1 bei einem gegebenen Konfidenzniveau in dieses Intervall fällt.

Die Anwendung des Vorhersageintervalls ist sehr breit. Im Finanzbereich müssen Anleger häufig die künftige Bandbreite der Veränderungen von Aktienkursen oder Wechselkursen verstehen, und Prognoseintervalle können ihnen dabei helfen, fundierte Anlageentscheidungen zu treffen. Im medizinischen Bereich können Vorhersageintervalle verwendet werden, um die Lebenserwartung und Krankheitsrisiken von Patienten vorherzusagen, und Ärzte können auf der Grundlage der Vorhersageintervalle Behandlungspläne formulieren. Im technischen Bereich können Vorhersageintervalle zur Vorhersage von Geräteausfallraten und Reparaturkosten verwendet werden und Unternehmen bei der Planung von Reparatur- und Wartungsplänen unterstützen.

Es ist zu beachten, dass bei der Berechnung des Vorhersageintervalls die Wahl des Konfidenzniveaus sehr wichtig ist. Wenn das Konfidenzniveau zu hoch ist, wird das Vorhersageintervall entspannter, was dazu führt, dass die Unsicherheit der Vorhersageergebnisse stark übertrieben wird. Wenn das Konfidenzniveau zu niedrig ist, wird das Vorhersageintervall enger und die Unsicherheit der Modellvorhersage erhöht kann ignoriert werden. Daher ist es notwendig, ein geeignetes Konfidenzniveau basierend auf spezifischen Anwendungsszenarien und Datenmerkmalen auszuwählen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVorhersage von Zeitintervallen beim maschinellen Lernen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!