Conceito: intervalo e precisão da previsão com o Predictive Forecaster

A opção

Intervalo de previsão

fornece um intervalo de predições para cada ponto de dados na previsão. Para fazer isso, a previsão preenche os dados de aprendizado de máquina em três versões que você especifica:

Versão da previsão
: a versão que é preenchida com os valores mais prováveis.
Versão do limite superior
: a versão que é preenchida com os valores prováveis mais altos.
Versão do limite inferior
: a versão que é preenchida com os valores prováveis mais baixos.

Para gerar intervalos de previsão, você pode marcar a caixa de seleção

Intervalo de previsão

quando editar ou criar previsões.

Você também pode especificar o

Nível de probabilidade

por percentual. O

nível de probabilidade

determina até que ponto o intervalo de previsão deve ser ampliado. Um percentual mais alto significa que você quer aumentar a probabilidade do intervalo. Um percentual mais alto resulta em intervalos mais amplos entre os limites superior e inferior. Um percentual menor significa que você quer diminuir o intervalo de probabilidade. Um percentual menor resulta em um intervalo mais restrito entre os limites superior e inferior.

Para ajudar você a visualizar o intervalo de previsão, exibimos as três previsões como um gráfico de leques na subseção

Métricas de confiança

da página

Histórico de previsões

. Somente para a execução mais recente, também exibimos uma linha de tendência no gráfico.

Você também pode revisar as três versões na planilha ou criar relatórios que as comparem.

A opção

Métrica de precisão

mede o quão próximos os valores previstos estão da realidade. Você pode testar a precisão de sua previsão marcando a caixa de seleção

Métrica de precisão

quando criar ou editar previsões. Essa opção gera um backtest. Em um teste retroativo, o algoritmo prevê dados para uma parte do intervalo de tempo que existe nos dados de valores reais das versões de referência. Em seguida, compara a precisão das predições com os valores reais. O resultado é um gráfico com um percentual que reflete a pontuação do algoritmo.

Exemplo: os dados de referência incluem dados de janeiro de 2021 a dezembro de 2023 para um período de previsão de junho de 2024 a dezembro de 2024. O teste prevê dados para o período de julho de 2022 a dezembro de 2022 e verifica essas predições em relação aos dados de referência já existentes. Uma taxa de precisão de 80% significa que as predições foram corretas em 80% das vezes durante o período entre julho de 2022 e dezembro de 2022.

A

Faixa de previsão

e

o Nível de probabilidade

afetam a

Métrica de precisão

. É provável que você veja maior precisão quando define intervalos de previsões com níveis de probabilidade mais altos. Exemplo: para obter 80% de precisão em uma previsão sem

o Intervalo de previsão

habilitado, o algoritmo teria que prever o valor exato em 80% das vezes. Quando você habilita

o Intervalo de previsão

com um

nível de probabilidade de

95% , as previsões precisam prever valores dentro de um intervalo mais amplo 80% das vezes.