Estimation de l`erreur de prédiction

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Le rapport de variances d'erreur correspond à la variance d'erreur de la réponse, divisée par la variance d'erreur du prédicteur.

Comment valider un modèle de prédiction ?

En fait, si les observations sont positionnés sur cette bissectrice, cela signifie que le modèle a généré une valeur égale à la valeur prédite.
Si les observations sont en dessous de la ligne, les prédictions sont toujours inférieures aux valeurs réelles (les valeurs prédites sont sous-estimées)._{16 août 2018}

Comment interpréter le Rmse ?

La valeur RMSE est exprimée dans la même unité que celle de la valeur cible.
Par exemple, imaginons que notre cible consiste à prédire une valeur contractuelle et que nous obtenions une valeur RMSE = 1250.
Cela signifie qu'en moyenne, la valeur prédite varie de +/- 1 250 $ par rapport à la valeur réelle.

Comment calculer l'erreur de prédiction ?

L'erreur standard de la prédiction peut être estimée en appliquant la formule: où s_y est l'écart-type de la distribution observée pour le critère et r est le coefficient de Bravais-Pearson calculé entre les deux séries de résultats._{17 jan. 2017}

Les erreurs de prévision peuvent être évaluées à l'aide de diverses méthodes, à savoir l'erreur moyenne en pourcentage, l'erreur quadratique moyenne, l'erreur moyenne en pourcentage absolu, l'erreur quadratique moyenne. L'erreur de prévision est la différence entre le réel et la prévision pour une période donnée.

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