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TECHNOLOGY / KNOWLEDGE / PRACTICE

Résultats: calibration

Guides pratiques sur l’IA, Python, Git, SQL, le Web/API, SAP/ERP et les modèles mathématiques : explications, exemples de code, sources et limites.

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Évaluer les intervalles de prédiction avec la couverture empirique et la largeur

Les intervalles de prédiction visent à contenir des observations individuelles futures, tandis que les intervalles de confiance ciblent une moyenne ou un autre paramètre, et les deux ne sont pas interchangeables. La couverture empirique est la fraction tenue de côté à l'intérieur de l'intervalle et la largeur est la distance entre les limites de quantile ; un exemple construit à cinq valeurs donne 80 pour cent de couverture et une largeur moyenne de 1,8.

prediction interval / confidence interval / quantile regression / empirical coverage / interval width / scikit-learn / calibration / held-out evaluation