prediksjonsmodell

En prediksjonsmodell er en matematisk eller beregningsbasert representasjon som estimerer eller forutsier en målvariabel basert på et sett av inputvariabler. Modellen bruker historiske data for å avdekke mønstre og gi kvantitative spådommer om framtidige hendelser eller tilstander.

Modeller kan være mekanistiske (teoretiske årsaksforklaringer) eller empiriske (basert på data). De kan være parametriske eller ikke-parametriske, og de fleste prediksjonsoppgaver er veiledet læring, ofte med data knyttet til utfallsvariabelen.

Vanlige metoder inkluderer lineær og logistisk regresjon, beslutningstrær, random forest og gradient boosting, samt dype nevrale nettverk. For tidsavhengige data brukes ARIMA, ETS eller Prophet. Ensemble-metoder kombinerer ofte flere modeller for bedre robusthet.

Evaluering skjer ved trening- og testsett eller kryssvalidering. Metrikker for kontinuerlige utfall inkluderer MAE, RMSE og MAPE; for klassifikasjon brukes nøyaktighet, presisjon, recall og AUC. God prediksjonskvalitet krever god kalibrering og begrenset overtilpasning.

Anvendelsesområder inkluderer finans og risiko, helse, energi, handel og værprognoser. Modellene må oppdateres når data eller forhold endrer seg, og de bør integreres i beslutningsprosesser med hensyn til driftssikkerhet, vedlikehold og personvern.

Begrensninger inkluderer datakvalitet, representativitet og risiko for skjevhet. Ikke-stasjonære data og kontekstforandringer kan svekke nøyaktigheten. Etikk og åpenhet om modellens beslutninger er viktige ved utvikling og bruk av prediksjonsmodeller.