Concetto: Intervallo di previsione e accuratezza con Predictive Forecaster

L'opzione

Intervallo previsione

fornisce un intervallo di previsioni per ogni punto dati nella previsione. A tale scopo, la previsione popola i dati di machine learning in tre versioni specificate:

La
versione prevista
: la versione popolata con i valori più probabili.
Versione limite superiore
: la versione popolata con i valori probabili più alti.
Versione limite inferiore
: la versione popolata con i valori probabili più bassi.

Per generare intervalli di previsione, è possibile selezionare la casella di controllo

Intervallo di previsione

quando si modificano o si creano le previsioni.

È anche possibile specificare il

Livello di probabilità

in percentuale. Il

Livello di probabilità

determina di quanto ampliare l'intervallo di previsione. Una percentuale più alta indica che si desidera aumentare la probabilità dell'intervallo. Una percentuale più alta determina intervalli più ampi tra i limiti superiore e inferiore. Una percentuale inferiore significa che si desidera ridurre l'intervallo di probabilità. Una percentuale inferiore determina un intervallo più ristretto tra i limiti superiore e inferiore.

Per facilitare la visualizzazione dell'intervallo di previsione, le tre previsioni vengono visualizzate come grafico a ventaglio nella sottosezione

Metriche di confidenza

della pagina

Storico previsioni

. Solo per l'ultima esecuzione, nel grafico viene visualizzata anche una linea di tendenza.

È anche possibile rivedere tutte e tre le versioni del foglio o creare report che le confrontino.

L'opzione

Metrica precisione

misura la vicinanza dei valori previsti alla realtà. È possibile verificare l'accuratezza delle previsioni selezionando la casella di controllo

Metrica accuratezza

quando si creano o si modificano le previsioni. Questa opzione genera un backtest. In un backtest, l'algoritmo prevede i dati per una parte dell'intervallo di tempo presente nei dati degli importi effettivi delle versioni di riferimento. Quindi confronta la precisione delle previsioni con gli importi effettivi. Il risultato è un grafico con una percentuale che riflette il punteggio dell'algoritmo.

Esempio: i dati di riferimento includono dati da gennaio 2021 a dicembre 2023 per un periodo di previsione compreso tra giugno 2024 e dicembre 2024. Il backtest prevede i dati per il periodo di tempo da luglio 2022 a dicembre 2022 e confronta tali previsioni con i dati di riferimento già esistenti. Un tasso di accuratezza dell'80% significa che le previsioni sono state corrette l'80% delle volte durante il periodo compreso tra luglio 2022 e dicembre 2022.

L'

intervallo di previsione

e

il Livello di probabilità

influiscono sulla

metrica di accuratezza

. È probabile che l'accuratezza sia maggiore quando sono stati definiti intervalli di previsioni con livelli di probabilità più elevati. Esempio: per una precisione dell'80% su una previsione senza

Intervallo previsioni

abilitato, l'algoritmo dovrebbe prevedere il valore esatto l'80% delle volte. Quando si abilita

Intervallo di previsione

con un

livello di probabilità

del 95% , le previsioni devono prevedere i valori all'interno dell'intervallo più ampio per l'80% delle volte.