기본 예측, 가능성이 가장 높은 시나리오를 계산하는 것 외에도 고급 예측에서는 신뢰 구간이라고도 하는 추가 시나리오 즉, 최선 사례 및 최악 사례 시나리오를 계산할 수도 있습니다.
신뢰 구간에 따라 고급 예측은 ML 예측의 여러 시나리오를 생성하고 선택한 시나리오와 결과를 저장합니다.
- 예측의 신뢰 구간은 예측 출력 값에 대한 상한 및 하한을 제공합니다.
- 예를 들어 10%(P10) 및 90%(P90) 신뢰 구간을 사용하면 80% 신뢰 구간으로 알려진 값 범위를 제공합니다. 관찰 값은 시간의 P10 값 10%보다 낮을 것으로 예상되며, P90 값은 시간의 관찰 값 90%보다 높을 것으로 예상됩니다.
P10 및 P90에서 예측을 생성하면 실제 값이 시간의 80% 범위 사이에 있을 것으로 예상할 수 있습니다.
신뢰 구간을 정의하려면 다음을 수행합니다.
- 신뢰 구간을 생성할지 여부를 선택합니다.
- 예측에 사용할 예측 간격을 선택합니다. 예측 간격 또는 신뢰 구간은 예측의 최선 사례 및 최악 사례 값을 정의합니다. 예를 들어 5% 및 95%를 선택하면 최선 사례 시나리오는 예측의 95번째 백분위수인 예측의 최대값이며, 최악 사례 시나리오는 예측의 5번째 백분위수인 예측의 최저값입니다. 예측에 사용할 예측 간격을 선택합니다.
- 과거 데이터에 대한 모델 추정치(적정 값), 최선 사례 및 최악 사례의 경우 각 차원의 멤버를 선택하여 적정 값, 최선 사례 및 최악 사례 시나리오에 대한 예측 데이터를 저장할 위치를 정의합니다.