Pendekatan peramalan apa yang mengasumsikan bahwa permintaan pada periode berikutnya sama dengan permintaan pada periode terakhir?
Pendekatan Naif Untuk Peramalan Mengasumsikan Bahwa Permintaan Pada Periode Berikutnya Sama Dengan Permintaan Pada Periode Terkini Menggunakan Rata-Rata N Periode Data Terbaru Untuk Meramalkan Periode Berikutnya Adalah Rata-Rata Bergerak Tertimbang Canggih Yang Sesuai Dengan Garis Tren Ke A Serangkaian Poin Data Historis Dan Kemudian Memproyeksikan …
Metode peramalan deret waktu mana yang paling berhasil jika perusahaan mengasumsikan bahwa permintaan produk akan tetap cukup stabil dari waktu ke waktu?
rata-rata bergerak
Apa itu metode naif?
Teknik memperkirakan di mana aktual periode terakhir digunakan sebagai perkiraan periode ini, tanpa menyesuaikannya atau mencoba menetapkan faktor penyebab. Ini hanya digunakan untuk perbandingan dengan prakiraan yang dihasilkan oleh teknik yang lebih baik (canggih).
Apa tujuan dari holdout set?
Set ketidaksepakatan digunakan untuk memverifikasi keakuratan teknik perkiraan.
Apakah validasi silang lebih baik daripada ketidaksepakatan?
Validasi silang. Validasi silang biasanya merupakan metode yang lebih disukai karena memberikan model Anda kesempatan untuk berlatih pada beberapa pemisahan uji-latihan. Perlu diingat bahwa karena validasi silang menggunakan beberapa pemisahan uji-latihan, dibutuhkan lebih banyak daya komputasi dan waktu untuk dijalankan daripada menggunakan metode holdout. …
Apa itu metode holdout?
Holdout Method adalah jenis metode yang paling sederhana untuk mengevaluasi classifier. Dalam metode ini, kumpulan data (kumpulan item data atau contoh) dipisahkan menjadi dua set, yang disebut set Pelatihan dan set Tes. Pengklasifikasi melakukan fungsi menugaskan item data dalam koleksi yang diberikan ke kategori atau kelas target.
Mengapa validasi silang merupakan pilihan yang lebih baik untuk pengujian?
Validasi Silang adalah teknik yang sangat berguna untuk menilai keefektifan model Anda, terutama dalam kasus di mana Anda perlu mengurangi overfitting. Ini juga berguna dalam menentukan parameter hiper model Anda, dalam arti parameter mana yang akan menghasilkan kesalahan pengujian terendah.
Apakah Anda memerlukan set pengujian dengan validasi silang?
Ya. Sebagai aturan, set pengujian tidak boleh digunakan untuk mengubah model Anda (misalnya, hyperparameternya). Namun, validasi silang terkadang dapat digunakan untuk tujuan selain penyetelan hyperparameter, misalnya menentukan sejauh mana pemisahan kereta/pengujian berdampak pada hasil. Umumnya, ya.
Apakah validasi silang Mengurangi kesalahan Tipe 1?
Uji t validasi silang 10 kali lipat memiliki kesalahan tipe I yang tinggi. Namun, ia juga memiliki daya tinggi, dan karenanya, dapat direkomendasikan dalam kasus-kasus di mana kesalahan tipe II (kegagalan untuk mendeteksi perbedaan nyata antara algoritma) lebih penting.
Mengapa kami menggunakan validasi silang 10 kali lipat?
Sebagian besar dari mereka menggunakan validasi silang 10 kali lipat untuk melatih dan menguji pengklasifikasi. Itu berarti tidak ada pengujian/validasi terpisah yang dilakukan. Pasalnya, tujuan melakukan tes terpisah dilakukan di sini di CV (dengan salah satu lipatan k di setiap iterasi).
Manakah dari berikut ini yang merupakan kesalahan Tipe II?
Kesalahan tipe II menghasilkan negatif palsu, juga dikenal sebagai kesalahan kelalaian. Misalnya, tes penyakit dapat melaporkan hasil negatif, ketika pasien sebenarnya terinfeksi. Ini adalah kesalahan tipe II karena kami menerima kesimpulan tes sebagai negatif, meskipun itu salah.
Apa yang dimaksud dengan tingkat kesalahan Tipe 1?
Kesalahan tipe 1 juga dikenal sebagai positif palsu dan terjadi ketika seorang peneliti secara salah menolak hipotesis nol yang benar. Ini berarti bahwa Anda melaporkan bahwa temuan Anda signifikan padahal sebenarnya itu terjadi secara kebetulan. Misalnya, nilai p 0,01 berarti ada peluang 1% untuk melakukan kesalahan Tipe I.
Bagaimana Anda menemukan kesalahan tipe 1?
Ketika hipotesis nol benar dan Anda menolaknya, Anda membuat kesalahan tipe I. Probabilitas membuat kesalahan tipe I adalah , yang merupakan tingkat signifikansi yang Anda tetapkan untuk uji hipotesis Anda. Sebuah dari 0,05 menunjukkan bahwa Anda bersedia menerima 5% kemungkinan bahwa Anda salah ketika Anda menolak hipotesis nol.