Métricas objetivo

Piloto automático produce métricas de precisión para evaluar los modelos candidatos y ayudarlo a elegir cuál usar para generar pronósticos. Puede dejar que Piloto automático optimice el predictor de forma automática o puede elegir manualmente un algoritmo para su predictor. De forma predeterminada, Piloto automático utiliza la pérdida de cuantil ponderada media.

La siguiente lista contiene los nombres de las métricas que están disponibles actualmente para medir el rendimiento de los modelos de previsión de series temporales.

RMSE

Raíz del error cuadrático medio (RMSE): mide la raíz cuadrada de la diferencia cuadrática entre los valores pronosticados y los reales, y se promedia sobre todos los valores. Es una métrica importante para indicar la presencia de valores atípicos y errores de modelo grandes. Los valores van desde cero (0) hasta infinito, y los números más pequeños indican el modelo que se ajusta mejor a los datos. El RMSE depende de la escala y no debe usarse para comparar conjuntos de datos de diferentes tamaños.

wQL

Pérdida de cuantil ponderada (wQL): evalúe la precisión de la previsión midiendo las diferencias absolutas ponderadas entre los cuantiles P10, P50 y P90 previstos y reales; los valores más bajos indican un mejor rendimiento.

Average wQL (default)

Pérdida de cuantil ponderada media (wQL promedio): evalúa el pronóstico promediando la exactitud de los cuantiles P10, P50 y P90. Un valor más bajo indica un modelo más exacto.

MASE

Error escalado absoluto medio (MASE): el error absoluto medio de la previsión normalizado mediante el error absoluto medio de un método de previsión de referencia simple. Un valor más bajo indica un modelo más preciso, en el que MASE <1 se considera mejor que la referencia y MASE >1 se considera peor que la referencia.

MAPE

Error porcentual absoluto medio (MAPE): el porcentaje de error (diferencia porcentual entre el valor medio previsto y el valor real) promediado en todos los puntos temporales. Un valor más bajo indica un modelo más exacto; donde MAPE = 0, es un modelo sin errores.

WAPE

Error porcentual absoluto ponderado (WAPE): suma del error absoluto normalizado por la suma del objetivo absoluto, que mide la desviación general de los valores pronosticados con respecto a los valores observados. Un valor más bajo indica un modelo más exacto.