王中原、唐世平:政治科学预测方法研究——以选举预测为例
第一,预测结果是一种概率而非固定不变的数值;第二,任何预测都存在偏误,统计学上已经发展出包括均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分误差(MAPE)在内的预测误差度量方法。选举预测的特殊性在于,误判了胜负的预测结果,很可能落在统计误差允许的范围之内,即统计学上准确。最后,没有绝对准确只有相对准确,...
时序分析与预测完全指南
在这里,Prophet没有发现季节性的趋势。通过计算模型的平均绝对百分误差(MAPE)和平均绝对误差(MAE)来评估模型的性能,我们发现MAPE为13.86%,MAE为109.32,这还不错!记住,我们根本没有对模型进行微调。最后,我们只需绘制预测的上限和下限:每周NOx平均浓度预测恭喜你达到目的!这篇文章很长,但内容丰富。你...
图解72 个机器学习基础知识点|算法|聚类|拟合|神经网络|人工智能...
平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE),又叫平均绝对离差,是所有标签值与回归模型预测值的偏差的绝对值的平均。平均绝对百分误差(MeanAbsolutePercentageError,MAPE)是对MAE的一种改进,考虑了绝对误差相对真实值的比例。均方误差(MeanSquareError,MSE)相对于平均绝对误差而言,均方误差求的是所有标签值与回归模...
在预测中使用LSTM架构的最新5篇论文推荐
LSTM模型的平均绝对百分位误差为1.22,是所有模型中最小的。研究结果表明,将神经网络应用于电力需求预测可以显著降低预测误差。因此,LSTM的应用可以使需求响应系统更加高效。5、ForecastingCommodityPricesUsingLongShort-TermMemoryNeuralNetworks(arXiv)RacineLy,FousseiniTraore,KhadimDia本文应用RNN...
百分点数据科学实验室:基于数据驱动的销量预测模型建构
技术指标用来评估模型在验证集或实际生产中的预测准确率。最常用的技术指标是平均绝对百分比误差(MAPE),其定义如下:MAPE的优点是作为一个百分比误差,非常易于业务人员理解。但MAPE有两个显著问题,导致在实际应用中会得到不直观的结果:(1)MAPE是非对称的:当预测值大于实际值时,MAPE是没有上限的,而当预测值小于实...
最强通用编译器优化工具!MIT三篇顶会论文打造,准确率是传统方法5倍
在所有基准测试中,平均绝对百分误差(MAPE)降低了50%以上,同时仍然提供了较快的估计速度(www.e993.com)2024年7月27日。在生成高质量的预测时,Ithemal只需要训练数据和ISA的规范,包括指令规范及其显式和隐式操作数。并且与分析模型不同,Ithemal不需要任何明确的规范或建模,只需要学习有助于提高吞吐量的任何显著的微体系结构细节即可。
AI,如何助力ETA计算更加智能化?
在交通运输行业,ETA其实是一个很常用的概念。使用地图时,导航规划线路后会给出一个预计多长时间到达的数据,这便是ETA。既然是时间的预估,就会涉及到预估准确与否的问题,对于这个准确度,我们有一个衡量指标,叫MAPE,即平均绝对百分误差,它表征的是ETA和用户实际到达时间之间的偏差。
看了这个年度经营计划,我决定不离职了
这是55个月的历史销售数据基础上,结合春节因素和季节指数进行预测,最终计算出:Winters模型的当年月度MAPE(平均绝对百分误差)为10.54%,属于良好预测;而ARIMA模型MAPE为5.10%,更属于高精度预测,均可投入实战应用到餐企中。3定性预测VS定量预测长期预测用定性,短期预测用定量...
多维时间序列预测的贝叶斯时间因子分解
我们将BTMF和BTTF应用于几个真实世界的时空数据集,用于估算和预测任务,并评估这两个模型相对于最新的最先进方法的有效性。我们使用平均绝对百分误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)作为评价指标:实验结果分析表1。对于数据集(G)、(B)、(H)和(S)上的输入任务,RM和NM的性能比较。
最强通用编译器优化工具!MIT打造,准确率是传统方法5倍
在所有基准测试中,平均绝对百分误差(MAPE)降低了50%以上,同时仍然提供了较快的估计速度。在生成高质量的预测时,Ithemal只需要训练数据和ISA的规范,包括指令规范及其显式和隐式操作数。并且与分析模型不同,Ithemal不需要任何明确的规范或建模,只需要学习有助于提高吞吐量的任何显著的微体系结构细节即可。