Проблемы пространственного прогнозирования: Метод валидации может помочь ученым делать более точные прогнозы

Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) показали, что популярные методы проверки точности прогнозов могут давать серьёзные ошибки при работе с пространственными данными, такими как прогноз погоды или оценка уровня загрязнения воздуха. Они разработали новый метод валидации, специально предназначенный для таких задач.

Традиционные методы оценки точности прогноза предполагают, что проверочные данные и данные, для которых делается прогноз, независимы и одинаково распределены. Однако в пространственных задачах это предположение часто нарушается, что приводит к неверным оценкам точности. Новый метод, предложенный учеными, основан на более реалистичном допущении о плавном изменении данных в пространстве, что характерно для многих природных процессов.

«Наши эксперименты показали, что в пространственном случае, когда эти предположения, заложенные в метод валидации, нарушаются, вы получаете совершенно неверные ответы», — говорит Тамара Бродерик, доцент MIT. Разработанная техника может применяться в широком спектре задач — от прогнозирования температуры поверхности океана до оценки влияния загрязнения воздуха на здоровье.