개념: 예측 설명
예측 설명은 머신러닝 예측을 이해하는 데 도움이 됩니다. 시각적 표현을 사용하면 각 예측에 영향을 미치는 요소를 더 쉽게 리뷰하고 이해할 수 있습니다.
예측 예측을 생성하는 데 사용하는 알고리즘에 따라 설명 차트에 다른 데이터가 표시되거나 표시되지 않을 수 있습니다.
알고리즘 | 세부내용 |
|---|---|
LightGBM | 기여 세부내역 차트는 표시되지 않습니다.
기능 영향도 차트에는 지연 시간과 레버의 영향도 백분율이 표시됩니다. |
Kalman 필터, Holt Winters, Nbits | 부담분 세부내역 차트에는 다음이 표시됩니다.
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Prophet, Orbit-DLT | 부담분 세부내역 차트에는 다음이 표시됩니다.
기능 영향도 차트에는 각 구성요소와 레버가 예측 데이터에 미치는 영향이 표시됩니다. 숫자가 클수록 영향이 더 큽니다. |
ARIMA | 부담분 세부내역 차트에는 다음이 표시됩니다.
기능 영향도 차트에는 각 구성요소와 레버가 예측 데이터에 미치는 영향이 표시됩니다. 숫자가 클수록 영향이 더 큽니다. |
크로스턴 | 예측 설명 차트는 표시되지 않습니다. 이 알고리즘은 제공된 데이터세트의 평균으로 모든 기간에 대한 상수 값을 생성합니다. |