เมื่อวิเคราะห์คุณภาพของรูปแบบคาดการณ์คุณจะต้องวัดความถูกต้อง การคาดการณ์แบบจำลองจะถูกต้องมากขึ้นซึ่งจะเป็นประโยชน์ต่อธุรกิจมากขึ้นซึ่งเป็นข้อบ่งชี้ถึงคุณภาพ ทั้งหมดนี้เป็นสิ่งที่ดียกเว้นกรณีที่เหตุการณ์คาดการณ์ไม่ค่อยเกิดขึ้น ในกรณีเช่นนี้ความแม่นยำสูงของรูปแบบการทำนายอาจไม่มีความหมาย
ตัวอย่างเช่นถ้าความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ไม่ค่อยจะเกิดขึ้นคือ 5 เปอร์เซ็นต์รูปแบบที่ตอบเพียงคำเดียว & ldquo; ไม่มี & rdquo; ตลอดเวลาเมื่อถามว่าเหตุการณ์ที่หายากเกิดขึ้นจะเป็นสิทธิ 95 เปอร์เซ็นต์ของเวลา แต่จะเป็นประโยชน์ได้อย่างไร?
ดังนั้นหากธุรกิจของคุณต้องรับมือกับเหตุการณ์ที่ไม่ค่อยพบบ่อย (หากเป็นไปได้) อย่าพึ่งพาความถูกต้องเพียงอย่างเดียวในฐานะที่เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของโมเดลของคุณ
ในกรณีเช่นนี้คุณสามารถประเมินประสิทธิภาพและคุณภาพของรูปแบบการคาดการณ์ได้ในแง่ของความเป็นไปได้ที่เหตุการณ์ที่หายากจะเกิดขึ้น เมตริกที่เป็นประโยชน์ในการปฏิบัติตามคือการระบุว่าคุณสามารถยอมรับข้อผิดพลาดประเภทใดจากโมเดลและไม่สามารถใช้งานได้
นี่คือรายการวิธีการอื่น ๆ ในการประเมินโมเดลของคุณ:
-
ตรวจสอบเพื่อดูว่าผลลัพธ์ของโมเดลเป็นไปตามเกณฑ์การประเมินของคุณหรือไม่
-
สร้างกลยุทธ์การทดสอบเพื่อให้คุณสามารถทดสอบโมเดลของคุณซ้ำ ๆ และสม่ำเสมอ
-
วัดว่ารูปแบบตรงกับเป้าหมายทางธุรกิจที่ถูกสร้างขึ้นอย่างไร
-
ประเมินความเสี่ยงในการปรับใช้โมเดลแบบสด
ช่วยให้การประทับค่าน้ำหนักไม่พอดี เมื่อสร้างโมเดลคาดการณ์โปรดจำไว้ว่าชุดข้อมูลของคุณเป็นเพียงตัวอย่างประชากรทั้งหมดเท่านั้น จะมีปัจจัยที่ไม่ทราบว่าข้อมูลของคุณจะไม่สามารถอธิบายถึงได้ไม่ว่าจะเป็นอะไรก็ตาม
-
ใช้แนวทางการวิเคราะห์รูปแบบการทำนายของคุณอย่างรอบคอบโดยเริ่มจากรายการตรวจสอบฉบับย่อนี้:
-
เตรียมข้อมูลของคุณด้วยความรอบคอบที่สุดก่อนที่จะใช้เพื่อฝึกแบบจำลองของคุณ
-
ควรพิจารณาข้อผิดพลาดอย่างรอบคอบก่อนที่จะรวมหรือยกเว้น
-
ยังคงระมัดระวังในการทดสอบซ้ำและการประเมินผล
-
ตรวจสอบข้อมูลตัวอย่างและข้อมูลการทดสอบเพื่อคัดท้ายจากการใช้งานมากเกินไป
-
ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญด้านความรู้โดเมนของคุณบ่อยๆและเหมาะสม
