O erro de predição é a diferença entre o valor previsto de uma variável alvo e o valor real da variável alvo. O erro de previsão pode ser calculado para previsões individuais, ou para um grupo de previsões.
O erro de previsão é uma medida da precisão de uma previsão. Uma previsão que seja perfeita terá um erro de previsão zero. Uma previsão completamente errada terá um erro de previsão igual ao valor real da variável alvo.
O erro de previsão pode ser usado para melhorar a precisão de um modelo de previsão. Um modelo com um erro de previsão elevado é susceptível de ser melhorado através de alterações ao modelo, tais como a adição de novas funcionalidades, a alteração do algoritmo de aprendizagem ou o aumento da quantidade de dados de treino. Qual é a diferença entre um erro de previsão positivo e um erro de previsão negativo? Um erro de previsão positivo indica que um modelo prevê que um evento irá ocorrer quando realmente não ocorrer. Um erro de previsão negativo, por outro lado, ocorre quando um modelo prevê que um evento não ocorrerá quando ele realmente ocorre.
O que é erro de previsão no aprendizado de reforço?
Erro de previsão é a diferença entre o retorno esperado de um par de ação-estado e o retorno real recebido ao tomar essa ação nesse estado. O retorno esperado é a soma de todas as recompensas futuras que se espera receber ao tomar aquela ação naquele estado. O retorno real é a soma de todas as recompensas futuras que são realmente recebidas ao tomar aquela ação naquele estado.
O erro de previsão pode ser usado para atualizar as estimativas do retorno esperado para cada par de ações estaduais. Esta actualização pode ser feita utilizando um algoritmo de aprendizagem de reforço, tal como o Q-learning.
O erro de previsão também pode ser usado para atualizar a política que está sendo usada para selecionar ações. A actualização pode ser feita usando um algoritmo de aprendizagem de reforço, como o SARSA. Como se chama também o erro de previsão? O erro de predição também é chamado de erro residual.
O que é o gráfico de previsão de erro?
Um gráfico de previsão de erro é uma ferramenta gráfica usada para avaliar a precisão de um modelo preditivo. O gráfico fornece uma representação visual da capacidade do modelo de predizer corretamente valores para um determinado conjunto de dados. O eixo x do gráfico representa os valores previstos, enquanto o eixo y representa os valores reais. Os pontos que caem na linha diagonal representam previsões precisas, enquanto os pontos que caem acima ou abaixo da linha representam previsões imprecisas.
O que é erro residual?
Em estatística e aprendizagem de máquina, erro residual é o erro que permanece após um modelo ter sido ajustado aos dados. Em outras palavras, é a diferença entre os valores observados da variável dependente (y) e os valores previstos (ŷ) gerados pelo modelo.
O erro residual pode ser usado para avaliar a bondade de ajuste de um modelo. Um modelo com erro residual baixo é um bom ajuste para os dados, enquanto um modelo com erro residual alto é um mau ajuste.
Há várias formas de medir o erro residual. Um método comum é calcular a raiz do erro quadrático médio (RMSE), que é a raiz quadrada do erro quadrático médio (MSE).
O MSE é a soma dos resíduos ao quadrado divididos pelo número de observações. É uma medida da variabilidade global dos resíduos.
O RMSE é a raiz quadrada do MSE. É uma medida da variabilidade global dos resíduos em uma escala comparável à variável dependente.
Outras medidas de erro residual incluem o erro médio absoluto (MAE) e o erro mediano absoluto (MedAE).
O MAE é a média dos valores absolutos dos resíduos. É uma medida da variabilidade global dos resíduos, mas não é afectada por valores anómalos.
A MedAE é a mediana dos valores absolutos dos resíduos. É uma medida da variabilidade global de