Как правильно оценивать ваши аналитические прогнозы

Как правильно оценивать ваши аналитические прогнозы - манекены

При анализе качества прогностической модели вы хотите измерить ее точность. Чем более точным является прогноз, сделанный моделью, тем полезнее она для бизнеса, что свидетельствует о ее качестве. Это все хорошо - за исключением случаев, когда предсказанное событие встречается редко. В таком случае высокая точность предсказательной модели может быть бессмысленной.

Например, если вероятность возникновения редкого события составляет 5 процентов, модель, которая просто отвечает & ldquo; нет & Rdquo; все время, когда его спрашивали, произошло ли редкое событие, было бы правильным 95 процентов времени. Но насколько полезной могла бы быть такая модель?

Таким образом, если ваш бизнес должен регулярно работать с редкими событиями (если это возможно), не полагайтесь только на точность только как показатель надежности вашей модели.

В таком случае вы можете оценить эффективность и качество предсказательной модели в свете того, насколько вероятным может быть редкое событие. Полезной метрикой, которую следует придерживаться, является указание того, какие типы ошибок вы можете принять из модели, а какие нет.

Ниже приведен краткий список других способов оценки вашей модели:

  • Проверьте, соответствует ли результат модели вашим критериям оценки.

  • Разработать стратегию тестирования, чтобы вы могли тестировать свою модель неоднократно и последовательно.

  • Измерьте, насколько модель соответствует бизнес-целям, для которых она была построена.

  • Оцените риски развертывания модели в реальном времени.

Помогите заглушить переработку. При построении прогностической модели помните, что ваш набор данных является всего лишь образцом всего населения. Всегда будут неизвестные факторы, которые ваши данные не могут учитывать, несмотря ни на что.

  • Подходите к анализу своей модели прогнозирования с осторожностью, начиная с этого быстрого контрольного списка:

  • Приготовьте свои данные с максимальным усердием, прежде чем использовать его для обучения вашей модели.

  • Внимательно рассмотрите выбросы, прежде чем включать или исключать их.

  • Сохраняйте бдительность при повторном тестировании и оценке.

  • Перепроверьте данные образца и данные теста, чтобы избежать переуплотнения.

  • Часто консультируйтесь с экспертами по знаниям в области знаний.