Ennustemalli

Ennustemalli on matemaattinen tai tilastollinen malli, jonka tarkoituksena on ennustaa tulevia arvoja menneiden havaintojen ja mahdollisten muiden muuttujien perusteella. Ennustemallin rakentaminen koostuu datan keruusta, esikäsittelystä, mallin valinnasta, koulutuksesta ja validoinnista. Mallin suoritus mitataan virhe- tai tarkkuusmittareilla kuten MAE, RMSE, MAPE tai R^2, ja sitä validoidaan erottamalla data koulutus- ja testijoukkoon tai käyttämällä aikaperusteista validointia.

Lähestymistapoja on tilastollisia sekä koneoppimiseen tai syväoppimiseen nojaavia. Yleisimmät ovat lineaarinen ja monimuuttuja regressio sekä aikajakso- ja spatio-aikasarjamallit kuten ARIMA ja SARIMA, ARIMAX; sekä malleja kuten Prophet, päätöspuut, gradienttimetodit ja LSTM-verkot.

Ennustemallit ovat keskeisiä monilla aloilla: meteorologiassa ja sääennusteissa, talous- ja kysyntäennusteissa, energiasektorin optimoinnissa, tuotannossa, liiketoiminnassa sekä terveydenhuollossa ja riskien arvioinnissa.

Rajoitteita ovat epävarmuus, riippuvuus datan laadusta ja ajanjaksosta sekä mahdollisuus ylikoulutukseen. Ennustemallien arvo paranee, kun niitä päivitetään säännöllisesti ja kun ne raportoivat ennustamisen epävarmuudet.

Esimerkkejä ovat ARIMA-, SARIMA- ja Prophet-mallit sekä monimutkaisemmat neuroverkot ja muut koneoppimismenetelmät.