Amazon Forecast 中的模型评价指标与最优算法选择

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【以下的问题经过翻译处理】 我们在Amazon Forecast上尝试了AutoML,并获得了如下的结果。 胜出的AutoML算法是NPTS。 NPTS是如何被选择的?

NPTS wQL[0.5]/MAPE 0.6676 RMSE 23.2451 wQL[0.9] 0.4503 wQL[0.1] 0.1988

ARIMA wQL[0.5]/MAPE 0.6184 RMSE 16.5769 wQL[0.9] 0.5333 wQL[0.1] 0.4487

Prophet wQL[0.5]/MAPE 1.4359 RMSE 43.3114 wQL[0.9] 1.2045 wQL[0.1] 0.5908

ETS wQL[0.5]/MAPE 0.6380 RMSE 18.0232 wQL[0.9] 31.9275 wQL[0.1] 31.7771

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ESPERTO
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【以下的回答经过翻译处理】 Forecast 内置了对于多种回归算法的支持,包括并不限于这里提到NPTS, ARIMA, Prophet和ETS等,您可以使用AutoML寻求性能最佳的算法并应用于您的数据集。 一般对于回归模型的评价指标,常见的有平均绝对误差(MAE),均方差(MSE),均方根差(RMSE)等等。对于Forecast,也有其内置的评价指标,包括通过评估分位数损失,不仅评价点预测的准确性,也评估模型预测概率分布情况,您可以设置用于评估预测变量的分位数,例如常见的基于三个测试分位数[0.1, 0.5, 0.9]。 您可以参考文档中的 [Training Predictors 预测器]章节(https://docs.aws.amazon.com/forecast/latest/dg/howitworks-predictor.html) 页面:“ AutoML 优化加权 P10、P50 和 P90 分位数损失的平均值,并返回具有最低值的算法。”

有关Forecast中模型评价指标以及如何计算它们的更多信息,请参见[Evaluating Predictor Accuracy 评估预测器准确性]章节内容 (https://docs.aws.amazon.com/forecast/latest/dg/metrics.html)。

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ESPERTO
con risposta 8 mesi fa

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