기계 학습의 시간 간격 예측

머신러닝에서 예측 구간은 미래 참값의 확률을 포함하는 구간 범위를 제공하는 모델 예측을 의미합니다. 이에 반해 점 추정은 예측 결과로 수치만을 제시하고 예측의 불확실성을 무시합니다. 따라서 실제 응용에서는 예측 구간이 더 유용합니다. 예측 구간은 모델 불확실성을 고려하고 단순한 점 추정이 아닌 범위를 제공하므로 모델의 예측력에 대한 보다 완전한 그림을 제공합니다. 이 범위는 모델의 신뢰성을 평가하고 실제 결정에서 보다 정확한 판단을 내리는 데 도움이 되는 더 많은 정보를 제공할 수 있습니다. 따라서 기계 학습에서는 예측 구간이 더 널리 사용되며 실제 요구 사항을 더 잘 충족할 수 있습니다.

예측 간격은 회귀 문제 및 시계열 분석에서 중요한 역할을 합니다. 회귀 문제에서는 입력 변수가 주어지면 출력 값을 예측하고 예측 값의 확률이 포함된 범위를 제공합니다. 시계열 분석에서 예측 구간은 미래 시점의 구간 범위를 의미하며, 여기에는 미래 참값의 확률이 포함됩니다. 예측 간격을 사용하면 보다 정확한 예측 결과를 얻을 수 있고 예측의 신뢰성을 더 깊이 이해할 수 있습니다.

예측 구간 계산은 일반적으로 신뢰 구간 계산과 유사합니다. 회귀 문제에서 입력 벡터 x가 주어지면 모델은 출력 y_hat을 추정하는 데 사용됩니다. 예측 구간은 다음 공식으로 계산할 수 있습니다.

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

“z_alpha/2는 α/ of the 표준 정규 분포 2 분위수, α는 신뢰 수준이고 sigma_hat은 잔차의 표준 편차입니다. 이 구간은 주어진 신뢰 수준에서 실제 y 값이 이 구간 내에 있을 확률을 나타냅니다. "

시계열에서. 분석, 예측 구간은 회귀 문제와 유사한 방식으로 계산됩니다. 시계열 모델을 사용하여 미래 값을 예측하고 예측 오류의 표준 편차를 계산할 수 있습니다. 예측 구간은 다음 공식을 사용하여 계산할 수 있습니다:

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)]

여기서 y_hat(t+1)은 시간 t+1에서의 예측값이고, sigma_hat(t+1)은 시간 t+1에서의 예측 오차의 표준편차입니다. , z_alpha/2는 표준 정규 분포의 α/2 분위수이고 α는 신뢰 수준입니다. 이 구간은 주어진 신뢰도 수준에서 시간 t+1에서 y의 실제 값이 이 구간 내에 포함될 확률을 나타냅니다.

예측 구간의 적용 범위는 매우 넓습니다. 금융 분야에서 투자자는 주가나 환율의 미래 변화 범위를 이해해야 하는 경우가 많으며, 예측 간격은 정보에 입각한 투자 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 의료 분야에서는 예측구간을 활용해 환자의 기대수명과 질병위험을 예측하고, 의사는 예측구간을 바탕으로 치료계획을 세울 수 있다. 엔지니어링 분야에서는 예측 간격을 사용하여 장비 고장률과 수리 비용을 예측하여 기업이 수리 및 유지 관리 계획을 계획하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

예측 구간을 계산할 때 신뢰도 수준 선택이 매우 중요하다는 점에 유의해야 합니다. 신뢰 수준이 너무 높으면 예측 구간이 더 완화되어 예측 결과의 불확실성이 크게 과장됩니다. 신뢰 수준이 너무 낮으면 예측 구간이 더 좁아지고 모델 예측의 불확실성이 높아집니다. 무시될 수 있습니다. 따라서 특정 애플리케이션 시나리오와 데이터 특성을 기반으로 적절한 신뢰 수준을 선택하는 것이 필요합니다.

위 내용은 기계 학습의 시간 간격 예측의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!