Meramalkan selang masa dalam pembelajaran mesin

Dalam pembelajaran mesin, selang ramalan merujuk kepada ramalan model yang memberikan julat selang yang mengandungi kebarangkalian nilai sebenar masa hadapan. Sebaliknya, anggaran titik hanya memberikan nilai berangka sebagai hasil ramalan dan mengabaikan ketidakpastian ramalan. Oleh itu, selang ramalan lebih berguna dalam aplikasi praktikal. Selang ramalan memberi kita gambaran yang lebih lengkap tentang kuasa ramalan model kerana ia mengambil kira ketidakpastian model dan memberikan julat dan bukan hanya anggaran titik. Julat ini boleh memberikan lebih banyak maklumat, membantu kami menilai kebolehpercayaan model dan membuat pertimbangan yang lebih tepat dalam keputusan sebenar. Oleh itu, dalam pembelajaran mesin, selang ramalan digunakan secara meluas dan dapat memenuhi keperluan sebenar dengan lebih baik.

Selang ramalan memainkan peranan penting dalam masalah regresi dan analisis siri masa. Dalam masalah regresi, diberikan pembolehubah input, ia meramalkan nilai keluaran dan memberikan julat yang mengandungi kebarangkalian nilai yang diramalkan. Dalam analisis siri masa, selang ramalan merujuk kepada julat selang untuk titik masa hadapan, yang mengandungi kebarangkalian nilai sebenar masa hadapan. Dengan menggunakan selang ramalan, kami boleh memperoleh hasil ramalan yang lebih tepat dan memperoleh pemahaman yang lebih mendalam tentang kebolehpercayaan ramalan.

Pengiraan selang ramalan biasanya serupa dengan pengiraan selang keyakinan. Dalam masalah regresi, diberi vektor input x, model digunakan untuk menganggarkan output y_hat. Selang ramalan boleh dikira dengan formula berikut:

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

“z_alpha/2 ialah α/daripada taburan normal piawai 2 kuantil, α ialah tahap keyakinan, dan sigma_hat ialah sisihan piawai bagi selang ini mewakili kebarangkalian bahawa nilai y sebenar berada dalam selang ini pada tahap keyakinan tertentu "

Dalam siri masa analisis, Selang ramalan dikira dengan cara yang sama dengan masalah regresi. Kita boleh menggunakan model siri masa untuk meramalkan nilai masa hadapan dan mengira sisihan piawai ralat ramalan. Selang ramalan boleh dikira menggunakan formula berikut:

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)]

di mana, y_hat(t+1) ialah nilai ramalan pada masa t+1, sigma_hat(t+1) ialah sisihan piawai bagi ralat ramalan pada masa t+1 , z_alpha/2 ialah kuantil α/2 bagi taburan normal piawai, dan α ialah tahap keyakinan. Selang ini mewakili kebarangkalian bahawa nilai sebenar y pada masa t+1 jatuh dalam selang ini pada tahap keyakinan tertentu.

Aplikasi selang ramalan adalah sangat luas. Dalam bidang kewangan, pelabur selalunya perlu memahami julat perubahan harga saham atau kadar pertukaran mata wang pada masa hadapan, dan selang ramalan boleh membantu mereka membuat keputusan pelaburan termaklum. Dalam bidang perubatan, selang ramalan boleh digunakan untuk meramalkan jangka hayat pesakit dan risiko penyakit, dan doktor boleh merangka pelan rawatan berdasarkan selang ramalan. Dalam bidang kejuruteraan, selang ramalan boleh digunakan untuk meramalkan kadar kegagalan peralatan dan kos pembaikan, membantu syarikat merancang pelan pembaikan dan penyelenggaraan.

Perlu diingatkan bahawa semasa mengira selang ramalan, pemilihan tahap keyakinan adalah sangat penting. Jika tahap keyakinan terlalu tinggi, selang ramalan akan menjadi lebih santai, menyebabkan ketidakpastian keputusan ramalan menjadi sangat dibesar-besarkan jika tahap keyakinan terlalu rendah, selang ramalan akan menjadi lebih sempit, dan ketidakpastian ramalan model; mungkin diabaikan. Oleh itu, adalah perlu untuk memilih tahap keyakinan yang sesuai berdasarkan senario aplikasi dan ciri data tertentu.

Atas ialah kandungan terperinci Meramalkan selang masa dalam pembelajaran mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!