Forudsigelsesmodeller

Forudsigelsesmodeller er matematiske eller statistiske konstruktioner, der bruges til at forudsige fremtidige eller ukendte observationer ud fra historiske data. Modellerne bygger på antagelser om relationer mellem inputvariable (forklarende variable) og en outputvariabel (mål). De bruges på tværs af brancher til at forudsige resultater, sandsynligheder eller tidsudvikling.

Der findes forskellige typer af forudsigelsesmodeller. Statistiske metoder som regression og tidsseriemodeller (f.eks. ARIMA/SARIMA) fokuserer på lineære eller næsten lineære relationer og afhængighed over tid. Maskinlæringsmodeller som beslutningstræer, random forest, gradient boosting og neurale netværk kan håndtere mere komplekse ikke-lineære sammenhænge og store datasæt. Ofte kombineres metoder i ensemble-modeller for at forbedre præcisionen.

Udviklingen af en forudsigelsesmodel omfatter indsamling af relevante data, opdeling i trænings- og testdatasæt, feature engineering og modeludvælgelse. Modellen trænes ved at minimere en fejl- eller omkostningsfunktion og vurderes løbende gennem krydsvalidering for at reducere overtilpasning og sikre generalisering.

Evaluering afhænger af opgaven. Til klassifikation bruges ofte præcision, recall, F1-score og ROC AUC, mens regression måler fejl som MAE, RMSE eller MAPE. Kalibrering og konfidensintervaller kan også være relevante.

Anvendelser spenner fra finansiel risikostyring og sygdomsforløbsanalyse til energiforudsigelser, vejrprognoser og kundeadfærd. Udfordringer inkluderer datakvalitet, datadrift, overtilpasning, bias og behovet for gennemsigtighed og ansvarlighed i beslutninger udledt fra modellerne.