Объяснение точности прогнозирования: ошибки внутри выборки и вне выборки скачать в хорошем качестве

Объяснение точности прогнозирования: ошибки внутри выборки и вне выборки

Узнайте, как измерять точность прогнозирования при планировании систем производства и обслуживания, используя методы оценки ошибок внутри выборки и вне выборки. В этом руководстве рассматриваются: • Что такое ошибки прогнозирования внутри выборки и почему они могут привести к переобучению • Как разделить обучающую и тестовую выборки (например, 80/20) для оценки вне выборки • Ключевые метрики, такие как среднеквадратическая ошибка (RMSE) и среднее абсолютное отклонение (MAD) • Практические советы по надежному прогнозированию спроса и валидации моделей Это видео содержит четкое пошаговое объяснение и реальные примеры, которые можно применять в Excel, Python или любом другом программном обеспечении для прогнозирования. #Прогнозирование #ЦепьПоставок #АнализДанных #УправлениеОперациями В: Почему точности внутри выборки недостаточно? О: Потому что она измеряет производительность только на данных, используемых для обучения модели, что может скрыть переобучение. Тестирование за пределами выборки показывает, как модель предсказывает невидимые данные.