ВИБІР КРИТЕРІЮ ЯКОСТІ ДЛЯ ОЦІНЮВАННЯ ПРОГНОЗІВ НЕЛІНІЙНИХ НЕСТАЦІОНАРНИХ ПРОЦЕСІВ
Проблематика. Прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів (ННП), поданих у формі часових рядів, є актуальним, оскільки такі ряди можуть описувати процеси в технічних й економічних системах. Для вибору найкращої математичної моделі використовують різні метрики оцінювання якості прогнозів, як-от...
Main Authors: | , |
---|---|
Format: | Article |
Language: | English |
Published: |
Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute
2021-08-01
|
Series: | KPI Science News |
Subjects: | |
Online Access: | http://scinews.kpi.ua/article/view/236936 |
Summary: | Проблематика. Прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів (ННП), поданих у формі часових рядів, є актуальним, оскільки такі ряди можуть описувати процеси в технічних й економічних системах. Для вибору найкращої математичної моделі використовують різні метрики оцінювання якості прогнозів, як-от: R^2, RMSE, MAE, MAPE. Однак оптимізація моделі за одним критерієм погіршує її відносно іншого. Тому важливо розуміти, яку метрику слід використовувати для оптимізації та оцінки якості прогнозу в поставленій задачі.
Мета дослідження. Розробити та проаналізувати критеріальну базу для оцінювання прогнозів ННП, а також підхід до вибору критерію якості з урахуванням особливостей поставленої задачі прогнозування.
Методика реалізації. Виконання порівняльного аналізу основних метрик для задачі регресії, а саме їхнього теоретичного та практичного змісту, переваг і недоліків у різних випадках.
Результати дослідження. Сформовано критеріальну базу для оцінювання прогнозів ННП, а також підхід до вибору критерію якості з урахуванням особливостей поставленої задачі прогнозування. Для мінімізації абсолютної похибки проаналізовано та рекомендовано використовувати метрики RMSE (MSE, R^2) і MAE залежно від необхідності роботи з викидами. Для розв’язання задач мінімізації відносної помилки запропоновано використовувати метрику RMSLE.
Висновки. Показано важливість вибору метрики для оптимізації та оцінювання якості прогнозу в поставленій задачі. Отримані критеріальну базу та підхід можна використовувати в подальших дослідженнях як для розв’язання практичних задач моделювання та прогнозування ННП, так і для розробки нових методів або загальної методики розв’язання цих задач.
|
---|---|
ISSN: | 2617-5509 2663-7472 |