Concept : plage et précision des prévisions avec Predictive Forecaster

L'option

Plage de prévisions

fournit une plage de prédictions pour chaque point de données de la prévision. Pour cela, la prévision renseigne les données de machine learning dans les trois versions que vous spécifiez :

La
version de la prévision
 : la version qui est renseignée avec les valeurs les plus probables.
Version de la limite supérieure
 : la version qui est renseignée avec les valeurs probables les plus hautes.
Version de la limite inférieure
 : la version qui est renseignée avec les valeurs probables les plus basses.

Pour générer des plages de prévisions, vous pouvez cocher la case Fourchette

de prévisions

lorsque vous modifiez ou créez des prévisions.

Vous pouvez également indiquer le

Niveau de probabilité

par pourcentage. Le

Niveau de probabilité

détermine dans quelle mesure étendre la fourchette de prévisions. Un pourcentage plus élevé signifie que vous voulez augmenter la probabilité de la fourchette. Plus le pourcentage est élevé, dans les fourchettes comprises entre les limites supérieure et inférieure. Un pourcentage inférieur signifie que vous souhaitez diminuer la fourchette de probabilité. Plus le pourcentage est petit, plus la fourchette entre les limites supérieure et inférieure est plus étroite.

Pour vous aider à visualiser la plage de prévisions, nous affichons les trois prévisions sous forme de graphique en forme d'axe d'affichage dans la sous-section

Indicateurs de confiance

de la page

Historique de la prévision

. Pour la dernière exécution uniquement, une ligne de tendance s'affiche également dans le graphique.

Vous pouvez également passer en revue les trois versions dans la feuille ou créer des rapports qui les comparent.

L'option

Indicateur de précision

mesure si les valeurs prédites sont proches de la réalisation. Vous pouvez tester l'exactitude de votre prévision en cochant la case

Indicateur de précision

lorsque vous créez ou modifiez des prévisions. Cette option génère un test rétroactif. Dans un test rétrospectif, l'algorithme prédit les données pour une partie de la plage de temps qui existe dans les données de montants réels des versions de référence. Il compare ensuite la précision des prédictions par rapport aux montants réels. Le résultat est un graphique avec un pourcentage qui reflète le score de l'algorithme.

Exemple : les données de référence incluent des données de janvier 2021 à décembre 2023 pour une période de prévision de juin 2024 à décembre 2024. Le test de confirmation prédit les données pour la période de juillet 2022 à décembre 2022 et vérifie ces prédictions par rapport aux données de référence qui existent déjà. Un taux de précision de 80 % signifie que les prédictions ont été correctes 80 % du temps pendant la période entre juillet 2022 et décembre 2022.

La

Fourchette de prévisions

et

le Niveau de probabilité

affectent l'

indicateur de précision

. Vous verrez probablement une plus grande précision si vous avez défini des fourchettes de prévisions avec des niveaux de probabilité plus élevés. Exemple : pour une précision de 80 % sur des prévisions dont

la Plage de prévisions

n'est pas activée, l'algorithme devra prédire la valeur exacte 80 % du temps. Lorsque vous activez

Fourchette de prévisions

avec un

niveau de probabilité de

95 %, les prévisions doivent prédire des valeurs dans la fourchette plus large 80 % du temps.