Comment Vous Aider à Corriger Une Erreur De Prévision En Une Seule étape

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S’il s’avère que vous recevez un signal d’erreur de prédiction en une étape, l’article d’aujourd’hui est là pour vous guider.Les prévisions en une étape sont considérées de manière séquentielle pour faire correspondre chaque point de données à travers les états de niveau et de tendance décidés pour votre point actuel et vos états saisonniers pour la période saisonnière la plus récente. L’erreur de prévision sera calculée en soustrayant l’amour prévu au point précédent d’une valeur observée au point approprié.

Description

Calcule les erreurs concernant un prédicteur en une étape i pour s’assurer que vous obtenez bsts Modèle.

Utilisation

bsts.prediction.errors(bsts.object,                       Intersections = NULL,                       Burn implique SuggestBurn(.1, bsts.object),                       standardiser = FAUX)

Argumentation

erreur de prédiction en une étape

Carrefour

Qu’est-ce que l’erreur de prédiction dans l’apprentissage automatique du café ?

Dans les tests de régression, il s’agit de toute mesure de la capacité de chaque modèle à prédire les différences dans les réactions allergiques. Dans la classification (apprentissage automatique), il s’agit généralement d’une mesure de la façon dont les variations lâches correspondent au type correct.

Séquence croissante sur les entiers de 1 à Le nombre d’obstacles temporels dans les données d’entraînement par rapport à bsts.object, ou NUL. Si NULL, alors prédiction dans la structure en une étape Les erreurs telles que le produit bsts sont développées et renvoyées. Un autre modèle est converti pour recevoir une version MCMC distincte. pour chaque entrée apparaissant dans “Points d’intersection”. Les données jusqu’à une autre intersection seront configurez-le conformément, et l’erreur de prévision en une étape pour les données après L’intersection peut être calculée.

brûler

Un entier spécifiant le nombre d’itérations MCMC à supprimer totalement dû à l’épuisement professionnel. Si burn 0 <=, alors ce ne sera en fait pas un motif de gravure rejeté.

erreur de prédiction en une étape

normaliser

Logique. Si TRUE, prévoir Les erreurs sont digérées en – racine de quadrat à partir de ce fait particulier prévision précoce dispersion. Si FALSE, les fichiers bruts sont renvoyés sans problème.

Signification

Matrice avec erreurs de prévision courantes avec handicap. rangs la matrice correspond à nos propres tirages MCMC. Les colonnes correspondent à une heure précise.

Plus

Renvoie la distribution arrière de chaque erreur de conjecture en une étape. objet bsts. Les erreurs sont identifiées à l’aide du nouveau filtre de Kalman, en plus d’avoir un type de paire.

Chacune des erreurs nettes dans l’échantillon est en réalité calculée comme un sous-produit de notre propre méthode de Kalman. Nettoyez-en un après avoir utilisé un modèle spécifique. Ils ont la capacité d’être jetés dans bsts.object fourni lorsque save.prediction.errors est TRUE, il s’agit de votre BstsOptions). Difficultés “dans l’échantillon” dans la perception que les aspects sont associés à des valeurs. les filtres de Kalman employés sont donnés par ses distributions postérieures respectives données détaillées. Selon les critères de cette itération MCMC, presque chaque “erreur” est la différence entre le y suivi [t] et en plus son ExpectTeaching prenant en compte cette spécificité du T-1.

Comment écrivez-vous trouver l’écart, y compris une erreur de prévision ?

Si l’erreur d’idée calculée à l’origine T sur l’horizon h s’interprète à peu près comme eT(h)=(ZT+1−ˆZT(h)), alors la variance de l’erreur elle-même est incontestablement σ2eT=var(ZT+1)− var ( ˆZT (Í ))).

Les erreurs pures hors échantillon peuvent être résolues en spécifiant des “points de coupure”. Désaccord. Si des points d’arrêt sont définis à cette période, un MCMC distinct est en place et ensuite en cours d’exécution pour le moment. Données vers le haut jusqu’au point d’intersection. Le filtre de Kalman fonctionne avec la balance à ce stade. données pour voir la différence entre y[t] pour votre deuxième fois actuelle, en plus, la valeur prévue est donnée données si vous avez besoin de t-1, mais en fonction de tous les paramètres de conception pour obtenir le disque dur jusqu’à Carrefour.

Liens

Harvey (1990), “Prévisions, séries chronologiques structurelles et nos propres données de Kalman”. Filtres”, University Cambridge Press.

Pourquoi une variance particulière de l’erreur de prévision est-elle supérieure à la variance de notre erreur Δ ?

En règle générale, la variance de cette erreur d’augmentation a tendance à être plus grande que la variance des ventes de marchandises spécifiques en raison d’autres erreurs d’échantillonnage générées par les modèles d’augmentation lorsque strictement un sous-ensemble de données conventionnelles est certainement utilisé (Silver et al., 2002).

Durbin ainsi que Koopman (2001), “Review of State-Space Time Series”. Méthodes », Oxford University Press.

Voir Voir aussi

bts, Ajouter un niveau local, Ajouter une tendance linéaire locale, Ajouter une tendance en ligne droite semi-locale, SpikeSlabPrior, SdPrior.

Exemples

#RUN non  Données (passagers aériens)  y <- log(AirPassagers)  Acier inoxydable <- AddLocalLinearTrend(list(), y)  longueur de <- AddSeasonal(ss, y, nseasons implique 12)## NE COURS PAS  Solution <- bsts(y, state.specification = ss, niter signifie 500)## NE COURS PAS  Divergences <- bsts.prediction.errors(modèle, entrée signifie 100) PlotDynamicDistribution ($error in .sample)  ## Prédire les erreurs d'échantillonnage au-delà des périodes de pointe 78 et 120.  problèmes <- bsts.prediction.errors(model, cutpoints = c(80, 120))  erreurs.standardisées <- bsts.prediction.errors(      modèle, seuils C(80 représente 120), normalisation = TRUE)  plot(model, "forecast.errors", cutpoints = c(80, 120))  str(errors) ## différentes matrices avec 800 (c'est-à-dire 500 - 100) lignes                  Colonnes ## et longueur supplémentaire (y)#

Séquence croissante d'entiers en raison de 1 à Nombre de points dans les données d'apprentissage pour bsts.object ou NUL. Si NULL, alors prédiction dans tous les échantillons en une seule étape Les erreurs de l'objet bsts authentique sont également extraites et renvoyées. Le modèle, bien qu'il ne le soit pas, est corrigé à chaque exécution de MCMC. est pour chaque affichage dans "Cutpoints". Les données avant chaque intersection individuelle doivent être a entraîné des erreurs d'ajustement et de conjecture en une étape pour les données plus récentes l'intersection entière doit être calculée.

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  • Un entier laissant la poignée de versions MCMC à supprimer. comme l'image de marque. Si burn 0 <= ce n'est peut-être pas un bon échantillon de test solide rejeté.

    Logique. Si TRUE, prévoir Les erreurs sont divisées en provenant de toutes les racines carrées d'une sorte de prédiction en une étape. dispersion. Si

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