Une erreur de prédiction est la différence entre la valeur réelle d'une variable cible et la valeur prédite de la variable cible. En d'autres termes, il s'agit de l'erreur commise lors de la prédiction de la valeur d'une variable cible.
Il existe plusieurs façons de mesurer l'erreur de prédiction. La plus courante est l'erreur absolue moyenne, qui est la moyenne des valeurs absolues des erreurs de prédiction. D'autres mesures de l'erreur de prédiction incluent l'erreur quadratique moyenne et l'erreur quadratique moyenne. Quelle est la différence entre une erreur de prédiction positive et négative ? Une erreur de prédiction positive indique qu'un modèle prédit qu'un événement se produira alors qu'il ne se produit pas. Une erreur de prédiction négative, en revanche, se produit lorsqu'un modèle prédit qu'un événement ne se produira pas alors qu'il se produit réellement.
Qu'est-ce qu'un graphique d'erreur de prédiction ?
Un graphique d'erreur de prédiction est un outil graphique utilisé pour évaluer la précision d'un modèle prédictif. Le tracé fournit une représentation visuelle de la capacité du modèle à prédire correctement des valeurs pour un ensemble de données donné. L'axe des x du graphique représente les valeurs prédites, tandis que l'axe des y représente les valeurs réelles. Les points qui se situent sur la ligne diagonale représentent des prédictions exactes, tandis que les points qui se situent au-dessus ou au-dessous de la ligne représentent des prédictions inexactes. Comment s'appelle également l'erreur de prédiction ? L'erreur de prédiction est également appelée erreur résiduelle.
Qu'est-ce que l'erreur de prédiction dans l'apprentissage par renforcement ?
L'erreur de prédiction est la différence entre le rendement attendu d'une paire état-action et le rendement réel obtenu en effectuant cette action dans cet état. Le rendement attendu est la somme de toutes les récompenses futures que l'on s'attend à recevoir en effectuant cette action dans cet état. Le rendement réel est la somme de toutes les récompenses futures qui sont effectivement reçues de l'exécution de cette action dans cet état.
L'erreur de prédiction peut être utilisée pour mettre à jour les estimations du rendement attendu pour chaque paire état-action. Cette mise à jour peut être effectuée à l'aide d'un algorithme d'apprentissage par renforcement, tel que le Q-learning.
L'erreur de prédiction peut également être utilisée pour mettre à jour la politique utilisée pour sélectionner les actions. La mise à jour peut être effectuée à l'aide d'un algorithme d'apprentissage par renforcement, tel que SARSA.
Qu'est-ce que l'erreur résiduelle ?
En statistique et en apprentissage automatique, l'erreur résiduelle est l'erreur qui subsiste après l'ajustement d'un modèle aux données. En d'autres termes, il s'agit de la différence entre les valeurs observées de la variable dépendante (y) et les valeurs prédites (ŷ) générées par le modèle.
L'erreur résiduelle peut être utilisée pour évaluer la qualité de l'ajustement d'un modèle. Un modèle avec une erreur résiduelle faible est un bon ajustement aux données, tandis qu'un modèle avec une erreur résiduelle élevée est un mauvais ajustement.
Il existe plusieurs façons de mesurer l'erreur résiduelle. Une méthode courante consiste à calculer l'erreur quadratique moyenne (RMSE), qui est la racine carrée de l'erreur quadratique moyenne (MSE).
L'EQM est la somme des carrés des résidus divisée par le nombre d'observations. Il s'agit d'une mesure de la variabilité globale des résidus.
La RMSE est la racine carrée de la MSE. Il s'agit d'une mesure de la variabilité globale des résidus sur une échelle comparable à la variable dépendante.
D'autres mesures de l'erreur résiduelle comprennent l'erreur absolue moyenne (MAE) et l'erreur absolue médiane (MedAE).
La MAE est la moyenne des valeurs absolues des résidus. Il s'agit d'une mesure de la variabilité globale des résidus, mais elle n'est pas affectée par les valeurs aberrantes.
Le MedAE est la médiane des valeurs absolues des résidus. Il s'agit d'une mesure de la variabilité globale des résidus.