两种主要类型的误差涉及符号误

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差+和比例误差幅度解决方案是有的但操纵数据集也存在风险。校准是不稳定的尽管模型可以准确校准但它们也可能过度拟合导致分析出现额外的复杂性并可能出现假阳性和假阴性结果。典型的机器学习框架需要标记数据也称为“地面实况”进行训练并且采用确保收集此类指标过程中的效率和一致性的方法尤其具有挑战性。正如彭博社的指出的那样“通常对于我们使用的数据只有或更少的错误。这意味着我们必须非常有选择性地提供基本事实以便仅获得那些真正错误或边缘情况的点的标签这些点可以帮助微调模型的分类阈值。”他继续说道“事实本身也可能存在混乱不同类型的专家可能会以不同的方式看待和标记错误。

因此我们不禁要问真的有错误吗？如果是这样什么类型的错误？考虑到所有因素机器学 南非电话号码列表 习算法必须表现稳健并且还必须避免过度拟合的陷阱同时具有可解释性和透明性。”在项目中最初使用一个简单的基础模型来生成初步错误标志研究人员只要求在基本算法的错误分类限制范围内选择的有信号和无信号事件的真相。一旦收到“真相”模型就会根据精确度和召回率指标进行调整以优化其性能并生成用于错误纠正或审查的最终标志。然后所有正确的分析师预测都会根据实际发生的情况进行评分。在这里这项工作有一个独特的转折虽然有些人说准确性是预测最显着的属性但其他人可能会断言时机、方向性、一致性和独立性等因素也非常重要。



具体而言方向性在金融市场背景下是一个非常有趣的属性——如果分析师始终坚持正确的方向这将意味着在各种市场环境中的盈利能力。此外如果分析师倾向于采取逆向立场并且始终正确地使自己与众不同那么他也值得更多的关注和更多的信任。这些考虑因素凸显了在判断一组预测随时间变化的价值时超越基本准确性指标的重要性。最后一步涉及汇总预测和分析师以便不仅确定谁在特定季度例如年第三季度中表现最好而且还确定总体表现。回到智能共识的思想通过应用一套独特的原则并支持评分方法的统一性聚合模型确保了随着时间的推移保持一致的预测分析师的更高权重并且分析可以扩展到评分分析师跨工具、跨时期、跨部门和跨地域。