Βίντεο: Πανελλαδικές 2019: Τι δείχνουν οι επιδόσεις των υποψηφίων 2025
Κατά την ανάλυση της ποιότητας ενός προγνωστικού μοντέλου, θα θέλετε να μετρήσετε την ακρίβειά του. Όσο ακριβέστερη είναι η πρόβλεψη του μοντέλου, τόσο πιο χρήσιμη είναι για την επιχείρηση, γεγονός που αποτελεί ένδειξη της ποιότητάς της. Όλα αυτά είναι καλά - εκτός από το πότε το προβλεπόμενο συμβάν είναι σπάνιο. Σε μια τέτοια περίπτωση, η υψηλή ακρίβεια του προγνωστικού μοντέλου μπορεί να μην έχει νόημα.
Για παράδειγμα, εάν η πιθανότητα να συμβεί σπάνιο συμβάν είναι 5 τοις εκατό, ένα μοντέλο που απλά απαντά & ldquo; no & rdquo; όλη την ώρα όταν ρωτήθηκε αν το σπάνιο συμβάν έχει συμβεί θα ήταν σωστό 95 τοις εκατό του χρόνου. Αλλά πόσο χρήσιμο θα ήταν ένα τέτοιο μοντέλο;
Σε μια τέτοια περίπτωση, μπορείτε να αξιολογήσετε την αποτελεσματικότητα και την ποιότητα ενός προγνωστικού μοντέλου υπό το πρίσμα του πόσο πιθανό θα γίνει το σπάνιο συμβάν. Μια χρήσιμη μέτρηση που πρέπει να ακολουθήσετε είναι να καθορίσετε ποιοι τύποι σφαλμάτων μπορείτε να δεχτείτε από το μοντέλο και τα οποία δεν μπορείτε.
Ελέγξτε αν η έξοδος του μοντέλου πληροί τα κριτήρια αξιολόγησης.
-
Δημιουργήστε μια στρατηγική δοκιμών, ώστε να μπορείτε να δοκιμάζετε το μοντέλο σας επανειλημμένα και σταθερά.
-
Μετρήστε πόσο καλά πληροί το μοντέλο τους επιχειρηματικούς στόχους για τους οποίους κατασκευάστηκε.
-
Αξιολογήστε τους κινδύνους ανάπτυξης του μοντέλου ζωντανά.
-
Προσέξτε με προσοχή την ανάλυση του προγνωστικού μοντέλου σας, ξεκινώντας με αυτή τη γρήγορη λίστα ελέγχου:
-
Προετοιμάστε τα δεδομένα σας με απόλυτη επιμέλεια πριν τα χρησιμοποιήσετε για να εκπαιδεύσετε το μοντέλο σας.
-
Εξετάστε προσεκτικά τα υπερβολικά μεγέθη πριν τα συμπεριλάβετε ή εξαιρέσετε.
-
Να είστε προσεκτικοί σε επαναλαμβανόμενες δοκιμές και αξιολογήσεις.
-
Ελέγξτε τα δεδομένα δείγματος και τα δεδομένα δοκιμών για να απομακρυνθείτε από την υπερκατασκευή.
-
Συμβουλευτείτε τους ειδικούς της γνώσης του τομέα σας συχνά και κατάλληλα.
