MSE van je model blijkt misleidend te zijn: deel II

Samenvatting

MSE misleidt bij autoregressieve voorspellingen: deel II behandelt onzekerheidspropagatie in signalen uit de fysieke wereld.

MSE en autoregressieve uitrol

Het artikel vormt het tweede deel van een serie over probabilistische voorspellingen voor fysieke signalen. De focus ligt op autoregressieve uitrol: een model gebruikt eerdere voorspellingen opnieuw als invoer voor volgende tijdstappen.

Daardoor beoordeelt een enkele MSE-score niet automatisch hoe een voorspelling zich over meerdere stappen gedraagt. Het artikel bespreekt daarnaast onzekerheidspropagatie: onzekerheid uit een eerdere voorspelling werkt door in latere voorspellingen binnen dezelfde uitrol.

Waarom MSE tekortschiet

MSE vat voorspellingsfouten samen in één gemiddelde maat. Dat cijfer zegt weinig over de manier waarop fouten zich tijdens een autoregressieve uitrol opstapelen, verschuiven of versterken. Voor fysieke signalen telt niet alleen de fout op één voorspelde waarde, maar ook het gedrag van de volledige voorspelde reeks.

Probabilistische forecasting kijkt daarom naast een verwachte waarde naar onzekerheid rond die voorspelling. Dat onderscheid is relevant wanneer een model meerdere stappen vooruit voorspelt. Een model met een lage MSE kan nog steeds onzekerheid verkeerd weergeven of instabiel gedrag vertonen zodra het zijn eigen uitvoer opnieuw gebruikt.

Deel II verplaatst de aandacht dus van één beoordelingscijfer naar de interactie tussen uitrol en onzekerheid. Dat geeft analytics-teams een preciezere vraag bij modelbeoordeling: hoe betrouwbaar blijft de voorspelling wanneer de prognose langer doorloopt?

Concrete takeaway

Beoordeel een autoregressief model niet uitsluitend met MSE. Controleer per voorspellingsstap hoe onzekerheid zich voortplant en beoordeel de volledige uitrol van het model, vooral bij fysieke signalen.