"Prédictions d'autant plus lisses que le jour à prévoir est atypique (pollué)."
]
},
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {
+ "collapsed": false
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "par(mfrow=c(1,2))\n",
+ "plotPredReal(data, p_ch_zz, 3)\n",
+ "plotPredReal(data, p_ch_zz, 6)\n",
+ "\n",
+ "#Méthode \"zero\" :"
+ ]
+ },
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"par(mfrow=c(1,2))\n",
"options(repr.plot.width=9, repr.plot.height=4)\n",
"plotPredReal(data, p_ep_nn, 4)\n",
- "plotPredReal(data, p_ep_nn, 6)"
+ "plotPredReal(data, p_ep_nn, 6)\n",
+ "\n",
+ "#Bleu: prévue, noir: réalisée"
]
},
{
"À gauche un jour \"bien\" prévu, à droite le pic d'erreur (jour 6)."
]
},
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {
+ "collapsed": false
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "par(mfrow=c(1,2))\n",
+ "plotPredReal(data, p_ep_zz, 4)\n",
+ "plotPredReal(data, p_ep_zz, 6)\n",
+ "\n",
+ "#Méthode \"zero\" :"
+ ]
+ },
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"par(mfrow=c(1,2))\n",
"options(repr.plot.width=9, repr.plot.height=4)\n",
"plotPredReal(data, p_np_nn, 3)\n",
- "plotPredReal(data, p_np_nn, 6)"
+ "plotPredReal(data, p_np_nn, 6)\n",
+ "\n",
+ "#Bleu: prévue, noir: réalisée"
]
},
{
"Les \"bonnes\" prédictions (à gauche) sont tout de même trop lissées."
]
},
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {
+ "collapsed": false
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "par(mfrow=c(1,2))\n",
+ "plotPredReal(data, p_np_zz, 4)\n",
+ "plotPredReal(data, p_np_zz, 6)\n",
+ "\n",
+ "#Méthode \"zero\" :"
+ ]
+ },
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"source": [
"## Bilan\n",
"\n",
- "Problème difficile : on ne fait guère mieux qu'une naïve moyenne des lendemains des jours similaires dans le passé, ce qui est à peu près équivalent à prédire une série constante égale à la dernière valeur observée (méthode \"zéro\"). La persistence donne parfois de bons résultats mais est trop instable (sensibilité à l'argument <code>same_day</code>).\n",
+ "Problème difficile : en terme d'erreur moyenne, on ne fait guère mieux que de prédire une série constante égale à la dernière valeur observée (méthode \"zéro\"). La persistence donne parfois de bons résultats mais est trop instable (sensibilité à l'argument <code>same_day</code>).\n",
"\n",
"Comment améliorer la méthode ?"
]