한 번에 예측 오류를 수정하는 방법

Windows 오류에 대한 가장 강력하고 사용하기 쉬운 복구 도구

One-Step Prediction 오류 코드가 있는 경우 현재 도움말이 도움이 됩니다.1단계 예측은 현재 포인트 동안 계산된 해당 수준 및 추세 상태를 사용하여 각 데이터 포인트와 가장 최근 기간 동안의 주기적 상태에 대해 순차적으로 계산됩니다. 예측 오차는 실제 지점의 참조 값에서 이전 지점 내의 예측 값을 빼서 테스트합니다.

<제목>

설명

bsts를 구매하기 위해 실제 1단계 예측자의 오류를 계산합니다. 모델.

사용

<사전>bsts.prediction.errors(bsts.object, 교차점은 NULL과 같습니다. Burn은 SuggestBurn(.1, bsts.object)을 의미하며, 표준화 = 거짓)

인수

one walk 예측 오류

교차로

차량 학습에서 실제로 어떤 예측 오류가 발생합니까?

회귀 테스트에서 응답의 차이를 예측하는 능력을 줄이는 것입니다. 분류(기계 학습)에서 이는 느슨한 패턴이 올바른 유형을 강조하는 정도를 측정하는 일종의 척도입니다.

1에서 1까지 연결된 정수 시퀀스 증가 bsts.object에 관한 훈련 데이터의 타이밍 문제 수, 또는 <코드>NULL. NULL이면 샘플에서 한 단계 뒤로 예측 bsts 개체와 같은 오류는 일반적으로 확장되고 반환됩니다. 다른 모델은 별도의 MCMC 버전마다 변환됩니다. “교차로 뒤의 점”의 각 항목과 관련하여. 4방향 정류장 1회까지의 데이터는 에 따라 나타나며, 이후 데이터에 대한 1단계 아이디어 오류 교차점이 계산됩니다.

굽기

제거할 MCMC 버전 수를 나타내는 정수 크게 번아웃 때문입니다. burn 0 <=이면 의심할 여지 없이 굽기 패턴일 것입니다. 거부되었습니다.

단일 접근 예측 오류

정규화

논리. TRUE인 경우 예측 오류는 이 정확한 초기 예측의 제곱근에 따라 나뉩니다. 분산. FALSE인 경우 원시 파일이 문제 없이 반환되는 경우가 있습니다.

의미

장애가 있는 기존 예측 오류의 매트릭스입니다. 순위 행렬이 MCMC 그리기에 해당하는 방법. 열은 특정 시간에 해당합니다.

더보기

각 1단계 예측 오류의 사후 순환을 반환합니다. bst 개체입니다. 오류는 새로운 칼만 필터를 통해 계산되며, 페어 유형을 유지합니다.

샘플의 각 목표 오류는 칼만 방법의 부산물로 간주됩니다. 특정 모델을 적용한 후 청소하십시오. 그들은 버리려고 할 것입니다 bsts.object에서 save.prediction.errors의 대부분이 TRUE인 경우 이것은 일반적인 BstsOptions 참조)입니다. “샘플 내”는 매개변수가 결국 값과 연결된다는 인식에서 빠져 나옵니다. 작동하는 칼만 필터는 적절한 사후 분포에 의해 제공됩니다. 자세한 데이터. 이 MCMC 반복의 기준에 따르면, 거의 모든 “오류”는 추적된 y[t]와 해당 T-1의 특징을 고려한 ExpectTeaching.

각 예측 오차의 분산을 찾는 데 어떤 즐거움이 있습니까?

h에 대한 원점 T에서 양호한 예측 오차를 eT(h)=(ZT+1−ˆZT(h))로 해석하면 오차 자체의 분산은 단순히 σ2eT=var(ZT+1)−var( ˆZT(Н ))).

순수한 샘플 외 오류는 “컷오프 지점”을 지정하여 발생할 수 있습니다. 불쾌한 일. 이 지점에서 중단점이 설정되면 적절한 별도의 MCMC가 실행되어 현재 런닝머신에서 조깅을 합니다. 교차 지점까지 도움이 되는 최대 데이터. 칼만 필터는 이 점에 대한 나머지와 함께 작동합니다. y[t] 사이의 현재 차이를 찾기 위한 데이터, 문제 시간, 추가로 예상 상금이 주어집니다. t-1이 필요한 경우 데이터가 필요하지만 데이터를 위쪽으로 가져오는 스타일 및 디자인 매개변수에 따라 교차로.

링크

Harvey(1990), “예측, 구조적 시계열 및 자체 칼만 데이터”. 필터”, University Cambridge Press.

예측 오차 d의 모델이 특정 오차 Δ의 분산보다 훨씬 큰 이유는 무엇입니까?

일반적으로 성장 오류의 분산은 기존 데이터의 큰 부분 집합만 시도할 때 증가 모델에 의해 도입된 다른 샘플링 오류로 인해 특정 매출의 분산보다 더 큰 경향이 있습니다(Silver et al., 2002).

Durbin과 Koopman(2001), “상태-공간 시계열 검토”. 방법”, Oxford University Press.

참고 항목

방탄소년단, 로컬 수준 추가, LocalLinearTrend 추가, 세미 로컬 선형 추세 추가, SpikeSlabPrior, SdPrior.

#RUN 아니오  데이터(항공 승객)  n <- log(AirPassengers)  스테인리스 판금 <- AddLocalLinearTrend(list(), y)  시간 프레임 <- AddSeasonal(ss, y, nseasons = 12)## 실행되지 않습니다  솔루션 <- bsts(y, state.specification = ss, niter는 500을 나타냄)## 실행되지 않습니다  불일치 <- bsts.prediction.errors(모델, 항목은 100을 의미함) PlotDynamicDistribution(.sample의 $오류)  ## 피크 기간 80 및 120을 넘어서는 시도 오류를 예측합니다.  문제 <- bsts.prediction.errors(모델, 컷포인트는 c(80, 120)을 의미함)  standard.errors <- bsts.prediction.errors(      모델, 임계값 C(80은 120을 의미함, 정규화는 TRUE임)  plot(model, "forecast.errors", 컷포인트는 c(80, 120)을 의미)  str(errors) ## 400(즉, 400 - 100) 행이 있는 고유한 행렬                  열 ## 및 마침표(y)#

첫 번째에서 다음으로 정수 시퀀스 증가 bsts.object 또는 <코드>NULL. NULL이면 작은 샘플에서 한 단계로 예측 실제 bsts 모델에서 오류를 추가로 추출하여 반환합니다. 그렇지 않은 경우 모델은 MCMC의 동일한 단일 실행에서 수정됩니다. 각 항목의 "컷포인트"입니다. 각 4방향 정지 전 데이터는 다음과 같아야 합니다. 최근 데이터에 대한 피팅 및 1단계 예측 오류를 반환합니다. 전체 교차로가 계산된 것으로 간주됩니다.

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  • 제거할 MCMC 버전과 함께 숫자를 남기는 정수입니다. 브랜딩처럼. burn 0 <= 분석 샘플이 아닐 수 있습니다. 거부되었습니다.

    논리. TRUE인 경우 예측 오류는 1단계 예측의 모든 제곱근으로 나뉩니다. 분산. <코드>

    인 경우

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