Какие методы статистического анализа используются при валидации предсказательных моделей?

Некоторые методы статистического анализа, которые используются при валидации предсказательных моделей:

• Графики остатков. en.wikipedia.org Отображают разницу между фактическими данными и прогнозами модели. en.wikipedia.org Корреляции на таких графиках могут указывать на недостатки модели. en.wikipedia.org
• Перекрёстная проверка. en.wikipedia.org datascientist.one Метод итеративно переделывает модель, каждый раз оставляя только небольшую выборку и сравнивая, предсказаны ли опущенные выборки моделью. en.wikipedia.org
• Прогностическое моделирование. en.wikipedia.org Используется для сравнения моделируемых данных с фактическими. en.wikipedia.org
• Внешняя проверка. en.wikipedia.org Включает подгонку модели к новым данным. en.wikipedia.org
• Информационный критерий Akaike. en.wikipedia.org Оценивает качество модели. en.wikipedia.org
• Остаточная диагностика. en.wikipedia.org Включает анализ остатков модели, чтобы проверить, кажутся ли они фактически случайными и согласуются ли с допущениями модели. en.wikipedia.org
• Проверка на автокорреляцию (для временных рядов). en.wikipedia.org Позволяет проверить наличие любых значимых корреляций с течением времени. en.wikipedia.org
• Оценка качества прогнозов с контролем по времени. deepmachinelearning.ru Применяется для временных рядов, при этом усредняется качество прогнозов на один или несколько шагов вперёд при всевозможных временных разбиениях на известные прошлые и неизвестные будущие наблюдения, подлежащие прогнозированию. deepmachinelearning.ru

Универсального метода проверки модели не существует. en.wikipedia.org Выбор конкретного метода зависит от исследовательского замысла. en.wikipedia.org