Для измерения точности и погрешности прогнозов вероятностей в реальных ситуациях можно использовать следующие методы:

• Оценка отношения фактических данных к прогнозу. 1 Нужно рассчитать прогноз разными способами и оценить отношение фактических значений к прогнозу. 1 Затем следует определить среднее отношение факта к прогнозу и среднее отклонение факта от прогнозной модели. 1 Модель считается оптимальной, если среднее отношение факта к прогнозу максимально приближено к 100%. 1
• Расчёт точности прогноза. 1 Этот показатель показывает, насколько точно выбранная модель описывает данные. 1 Чем точнее модель описывает фактические данные, тем точнее будет прогноз. 1 Для расчёта точности прогноза нужно определить ошибку прогнозной модели, квадратическое отклонение ошибки, среднеквадратическое отклонение и точность прогноза. 1
• Графический анализ. 1 Нужно построить график и визуально оценить адекватность модели прогноза относительно фактических данных за последний период. 1
• Использование специальных показателей. 5 К ним относятся, например, средняя абсолютная ошибка (MAE), среднеквадратичная ошибка (RMSE), средняя абсолютная процентная ошибка (MAPE). 5 MAE измеряет среднюю абсолютную разницу между прогнозируемыми и фактическими значениями. 5 RMSE даёт среднюю величину ошибок, а MAPE выражает точность прогноза в процентах от абсолютной процентной разницы между прогнозируемыми и фактическими значениями. 5
• Использование кривых для визуализации. 2 Например, кривые Хосмера-Лемешва и Calibration Curve, которые показывают, насколько предсказанные вероятности соответствуют реальным результатам. 2

При оценке точности и погрешности прогнозов важно учитывать конкретные потребности и характеристики данных. 5