| 日本語 | 予測モデルの検証 |
|---|---|
| English | Forecast Model Validation |
| 中文 | 预测模型验证 |
予測モデルの検証とは
AIが算出した予測では、算出に使ったデータ期間と項目、外れ値の扱い、結果を人が再計算・追跡できるかも確認し、根拠を説明できない数値は発注に使わない運用が求められます。
Definition (English)
Checking whether a model is fit for use through out-of-sample accuracy, bias, performance by item group and comparison with a naive baseline. For AI-generated forecasts, the input data period, fields, outlier handling and reproducibility must also be verified.
释义（中文）
通过未用于训练的期间的精度、偏差、各品目群的表现及与简单基准预测的比较，确认模型能否实际使用。对AI算出的预测，还需确认所用数据期间和字段、异常值处理以及结果能否被人复算和追溯。
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この記事を書いた人
DELMIA Apriso を中核とした MES / 製造DX の導入・運用・人材育成と、製造業のデータ活用・AI の調査・開発・教育を手がけるITコンサルティング企業。ISO 9001:2015 / ISO 27001:2022 認証取得。 日本・中国・米国で製造業のMES・在庫・データ基盤を手がけた実務者が、計算式を検算し、欧米・中国の一次情報にあたって書いています。