Povprečna absolutna napaka (MAE) pokaže, za koliko se napovedi modela v povprečju razlikujejo od dejanskih vrednosti, ne glede na smer odstopanja. Izraža se v enoti ciljne spremenljivke, zato jo je lahko razumeti. Primer: MAE 12 pri dnevni napovedi prodaje pomeni, da se model v povprečju zmoti za 12 enot. Osamelcem daje manjšo težo kot mere kvadratne napake.
Agenti, poteki dela in predloge v enem delovnem prostoru – brezplačna 24-urna predstavitev.
Začni predstavitevLinearna regresija je statistična metoda, ki odnos med ciljno spremenljivko in enim ali več napovednikov opisuje z ravno črto ali ravnino. Koeficienti se običajno izberejo tako, da je vsota kvadratov odstopanj najmanjša. Metoda je lahko razumljiva in razložljiva: z njo je mogoče na primer oceniti, koliko naraste prihodek, ko se oglaševalski proračun poveča za 1000 €. Pri nelinearnih odnosih naleti na meje.
Napaka posploševanja meri, koliko se model UI moti pri novih, še nevidenih podatkih – v nasprotju z napako pri učnih podatkih. Velika vrzel med njima kaže na čezmerno prilagajanje: model si je zapomnil primere, namesto da bi se naučil splošnih vzorcev. Ocenjuje se s podatki, ki so bili izločeni za testiranje, ali z navzkrižnim preverjanjem. To je številka, ki res šteje, ker se model v praksi skoraj vedno sreča z novimi primeri.
Navzkrižno preverjanje je metoda za preverjanje, kako dobro model posplošuje na nove, še nevidene podatke. Pri k-kratnem navzkrižnem preverjanju se podatki razdelijo na k delov; model se k-krat nauči na k−1 delih in vsakič preizkusi na preostalem delu, nato se rezultati povprečijo. To pomaga odkriti čezmerno prilagajanje ter pošteno primerjati modele ali nastavitve, zlasti kadar je podatkov malo.
Napovedno modeliranje je tehnično jedro napovedne analitike: iz primerov podatkov z znanimi izidi se zgradi model, ki za nove primere napove vrednost ali razred. Pogoste metode so regresija, odločitvena drevesa, naključni gozdovi in nevronske mreže. Model lahko na primer oceni ceno nepremičnine na podlagi površine, lokacije in leta izgradnje. Pred uvedbo se preizkusi na zadržanih podatkih, da se odkrije preveliko prileganje.
