خطای پیش بینی به چه معناست؟

2024 نویسنده: Miles Stephen | [email protected]. آخرین اصلاح شده: 2023-12-15 23:35

آ خطای پیش بینی شکست برخی از رویدادهای مورد انتظار برای رخ دادن است. خطاها عنصری اجتناب ناپذیر از پیش بینی کننده تجزیه و تحلیل هایی که باید کمیت شوند و همراه با هر مدل ارائه شوند، اغلب به شکل فاصله اطمینانی که نشان می دهد چقدر دقیق است. پیش بینی ها انتظار می رود باشد.

با در نظر گرفتن این موضوع، خطای پیش بینی چیست؟

خطاهای پیش بینی به عنوان تفاوت بین مقادیر مشاهده شده متغیر وابسته و the تعریف می شوند پیش بینی کرد مقادیر مربوط به آن متغیر با استفاده از یک معادله رگرسیون داده شده و مقادیر مشاهده شده متغیر مستقل به دست آمده است.

به طور مشابه، خطای پیش بینی در رگرسیون چیست؟ خطای پیش بینی یکی از دو چیز را کمی می کند: در پسرفت تجزیه و تحلیل، معیاری است برای اینکه مدل چقدر متغیر پاسخ را پیش‌بینی می‌کند. در طبقه‌بندی (یادگیری ماشینی)، این معیاری است که نشان می‌دهد چگونه نمونه‌ها در دسته‌بندی صحیح طبقه‌بندی شده‌اند.

بنابراین، چگونه خطای پیش بینی را محاسبه می کنید؟

معادلات از محاسبه از درصد خطای پیش بینی (درصد خطای پیش بینی = مقدار اندازه گیری شده - پیش بینی کرد مقدار اندازه گیری شده × 100 یا درصد خطای پیش بینی = پیش بینی کرد مقدار - مقدار اندازه گیری شده مقدار اندازه گیری شده × 100) و معادلات مشابه به طور گسترده استفاده شده است.

تفاوت بین خطای پیش بینی مثبت و منفی چیست؟

این تفاوت بین نتیجه واقعی یک موقعیت یا عمل و نتیجه مورد انتظار پاداش است خطای پیش بینی (RPE). آ مثبت RPE نشان می دهد که نتیجه بهتر از حد انتظار بود در حالی که a منفی RPE نشان می دهد که بدتر از حد انتظار بود. وقتی رویدادها مطابق انتظارات اتفاق می‌افتند، RPE صفر است.