Halmun
Advanced Member >PLATINUM<
Io:
argomento analisi con reti neurali:
in quali casi le Posizioni dei valori previsti sono più attendibili delle previsioni stesse?
Copilot:
Ottima domanda! Le posizioni dei valori previsti possono risultare più attendibili delle previsioni stesse in diversi contesti, soprattutto quando si lavora con reti neurali e modelli di previsione. Ecco alcuni casi specifici:
1. **Volatilità Elevata**:
- In situazioni dove i dati sono altamente volatili, le posizioni dei valori previsti possono fornire un'indicazione più stabile e prevedibile rispetto ai singoli valori delle previsioni, che possono fluttuare significativamente.
2. **Dati Sottoposti a Rumore**:
- Quando i dati sono influenzati da rumore o anomalie, le posizioni relative possono essere più robuste. Le reti neurali possono identificare pattern nel posizionamento, anche se i valori assoluti sono disturbati da rumore.
3. **Pattern Periodici o Ciclici**:
- In presenza di pattern periodici o ciclici, le posizioni possono riflettere meglio la periodicità. Ad esempio, i picchi e i minimi periodici possono essere individuati con maggiore precisione rispetto ai valori assoluti delle previsioni.
4. **Analisi di Trend e Stagionalità**:
- Quando si analizzano trend e stagionalità, le posizioni dei valori previsti possono aiutare a identificare meglio i cambiamenti nel ciclo, permettendo di distinguere tra variazioni stagionali e tendenze a lungo termine.
5. **Modelli di Classificazione**:
- In compiti di classificazione, le reti neurali possono essere utilizzate per predire posizioni di eventi o cambiamenti di stato, che possono essere più rilevanti dei valori stessi. Ad esempio, identificare la posizione di un'anomalia può essere più utile che predire il valore esatto dell'anomalia.
6. **Predizioni a Lungo Termine**:
- Per previsioni a lungo termine, le posizioni relative possono essere più attendibili. Mentre i valori assoluti possono divergere significativamente con l'aumentare dell'orizzonte di previsione, le posizioni possono mantenere una correlazione più stretta con l'andamento generale.
7. **Riduzione dell'Overfitting**:
- Le posizioni possono aiutare a ridurre l'overfitting. Concentrarsi sulle posizioni può impedire al modello di sovradattarsi ai valori esatti del training set, promuovendo invece la generalizzazione.
### Conclusione
Le posizioni dei valori previsti possono fornire una visione più affidabile e stabile in molti contesti, specialmente quando i dati sono volatili, influenzati da rumore, o caratterizzati da pattern ciclici. Utilizzare le posizioni può migliorare la robustezza delle previsioni e consentire una migliore identificazione dei trend e delle variazioni periodiche.
Se desideri approfondire ulteriormente o hai altri aspetti specifici da esplorare, fammi sapere!
Io:
infatti sto riscontrando un fenomeno apparentemente strano.
ultilizzando una rete neurale per regressione scelgo mediamente le previsioni che hanno un residuo minimo fra target è output come più attendibili, ma in molti casi e con la stessa attendibilità i valori di Posizione nella lista dei Residui ordinati dal MIN al MAX di queste previsioni risultano decisamente più efficaci delle previsioni stesse.
Copilot:
Il fenomeno che descrivi è molto interessante e non è insolito in contesti di previsione con reti neurali. Ci sono alcuni motivi per cui le posizioni dei valori nella lista dei residui ordinati possono risultare più efficaci delle previsioni stesse:
### Possibili Motivi
1. **Stabilità delle Posizioni**:
- Le posizioni possono essere più stabili rispetto ai valori assoluti delle previsioni. Anche se i valori possono variare notevolmente, l'ordine relativo delle posizioni può rimanere più consistente.
2. **Pattern Intrinseci**:
- Le posizioni riflettono pattern intrinseci e strutture nei dati che le reti neurali possono catturare meglio rispetto ai valori esatti. Questo può essere particolarmente vero in presenza di cicli o periodicità nei dati.
3. **Riduzione del Rumore**:
- Ordinando i residui e lavorando con le posizioni, si riduce l'influenza del rumore. Il rumore può influenzare maggiormente i valori assoluti, mentre le posizioni possono filtrare meglio queste variazioni indesiderate.
4. **Robustezza contro Anomalie**:
- Le posizioni sono più robuste contro le anomalie. Eventuali valori anomali o outlier avranno un impatto minore sull'ordine delle posizioni rispetto ai valori numerici delle previsioni.
5. **Capacità di Generalizzazione**:
- Le reti neurali sono spesso migliori a generalizzare pattern complessi piuttosto che a predire con esattezza i valori numerici. Le posizioni, essendo una rappresentazione più astratta, beneficiano di questa capacità di generalizzazione.
### Approccio Consigliato
Se le posizioni si stanno dimostrando più efficaci, potrebbe essere utile considerare questi passi:
1. **Analizzare le Posizioni**: Continuare a esplorare e analizzare le posizioni dei valori previsti. Utilizzare metriche di valutazione per confrontare l'efficacia delle posizioni rispetto ai valori assoluti.
2. **Combinare Informazioni**: Considerare un approccio ibrido che combina sia le previsioni numeriche sia le posizioni per ottenere risultati più robusti.
3. **Ottimizzare il Modello**: Sperimentare ulteriori ottimizzazioni del modello, regolazioni dei parametri e tecniche di preprocessing dei dati per migliorare ulteriormente le previsioni.
La tua esperienza con le reti neurali è molto preziosa, e il fenomeno che hai osservato può offrire interessanti spunti di riflessione per migliorare i metodi di previsione. Se hai altre domande o vuoi discutere ulteriormente, sono qui per aiutarti!
argomento analisi con reti neurali:
in quali casi le Posizioni dei valori previsti sono più attendibili delle previsioni stesse?
Copilot:
Ottima domanda! Le posizioni dei valori previsti possono risultare più attendibili delle previsioni stesse in diversi contesti, soprattutto quando si lavora con reti neurali e modelli di previsione. Ecco alcuni casi specifici:
1. **Volatilità Elevata**:
- In situazioni dove i dati sono altamente volatili, le posizioni dei valori previsti possono fornire un'indicazione più stabile e prevedibile rispetto ai singoli valori delle previsioni, che possono fluttuare significativamente.
2. **Dati Sottoposti a Rumore**:
- Quando i dati sono influenzati da rumore o anomalie, le posizioni relative possono essere più robuste. Le reti neurali possono identificare pattern nel posizionamento, anche se i valori assoluti sono disturbati da rumore.
3. **Pattern Periodici o Ciclici**:
- In presenza di pattern periodici o ciclici, le posizioni possono riflettere meglio la periodicità. Ad esempio, i picchi e i minimi periodici possono essere individuati con maggiore precisione rispetto ai valori assoluti delle previsioni.
4. **Analisi di Trend e Stagionalità**:
- Quando si analizzano trend e stagionalità, le posizioni dei valori previsti possono aiutare a identificare meglio i cambiamenti nel ciclo, permettendo di distinguere tra variazioni stagionali e tendenze a lungo termine.
5. **Modelli di Classificazione**:
- In compiti di classificazione, le reti neurali possono essere utilizzate per predire posizioni di eventi o cambiamenti di stato, che possono essere più rilevanti dei valori stessi. Ad esempio, identificare la posizione di un'anomalia può essere più utile che predire il valore esatto dell'anomalia.
6. **Predizioni a Lungo Termine**:
- Per previsioni a lungo termine, le posizioni relative possono essere più attendibili. Mentre i valori assoluti possono divergere significativamente con l'aumentare dell'orizzonte di previsione, le posizioni possono mantenere una correlazione più stretta con l'andamento generale.
7. **Riduzione dell'Overfitting**:
- Le posizioni possono aiutare a ridurre l'overfitting. Concentrarsi sulle posizioni può impedire al modello di sovradattarsi ai valori esatti del training set, promuovendo invece la generalizzazione.
### Conclusione
Le posizioni dei valori previsti possono fornire una visione più affidabile e stabile in molti contesti, specialmente quando i dati sono volatili, influenzati da rumore, o caratterizzati da pattern ciclici. Utilizzare le posizioni può migliorare la robustezza delle previsioni e consentire una migliore identificazione dei trend e delle variazioni periodiche.
Se desideri approfondire ulteriormente o hai altri aspetti specifici da esplorare, fammi sapere!
Io:
infatti sto riscontrando un fenomeno apparentemente strano.
ultilizzando una rete neurale per regressione scelgo mediamente le previsioni che hanno un residuo minimo fra target è output come più attendibili, ma in molti casi e con la stessa attendibilità i valori di Posizione nella lista dei Residui ordinati dal MIN al MAX di queste previsioni risultano decisamente più efficaci delle previsioni stesse.
Copilot:
Il fenomeno che descrivi è molto interessante e non è insolito in contesti di previsione con reti neurali. Ci sono alcuni motivi per cui le posizioni dei valori nella lista dei residui ordinati possono risultare più efficaci delle previsioni stesse:
### Possibili Motivi
1. **Stabilità delle Posizioni**:
- Le posizioni possono essere più stabili rispetto ai valori assoluti delle previsioni. Anche se i valori possono variare notevolmente, l'ordine relativo delle posizioni può rimanere più consistente.
2. **Pattern Intrinseci**:
- Le posizioni riflettono pattern intrinseci e strutture nei dati che le reti neurali possono catturare meglio rispetto ai valori esatti. Questo può essere particolarmente vero in presenza di cicli o periodicità nei dati.
3. **Riduzione del Rumore**:
- Ordinando i residui e lavorando con le posizioni, si riduce l'influenza del rumore. Il rumore può influenzare maggiormente i valori assoluti, mentre le posizioni possono filtrare meglio queste variazioni indesiderate.
4. **Robustezza contro Anomalie**:
- Le posizioni sono più robuste contro le anomalie. Eventuali valori anomali o outlier avranno un impatto minore sull'ordine delle posizioni rispetto ai valori numerici delle previsioni.
5. **Capacità di Generalizzazione**:
- Le reti neurali sono spesso migliori a generalizzare pattern complessi piuttosto che a predire con esattezza i valori numerici. Le posizioni, essendo una rappresentazione più astratta, beneficiano di questa capacità di generalizzazione.
### Approccio Consigliato
Se le posizioni si stanno dimostrando più efficaci, potrebbe essere utile considerare questi passi:
1. **Analizzare le Posizioni**: Continuare a esplorare e analizzare le posizioni dei valori previsti. Utilizzare metriche di valutazione per confrontare l'efficacia delle posizioni rispetto ai valori assoluti.
2. **Combinare Informazioni**: Considerare un approccio ibrido che combina sia le previsioni numeriche sia le posizioni per ottenere risultati più robusti.
3. **Ottimizzare il Modello**: Sperimentare ulteriori ottimizzazioni del modello, regolazioni dei parametri e tecniche di preprocessing dei dati per migliorare ulteriormente le previsioni.
La tua esperienza con le reti neurali è molto preziosa, e il fenomeno che hai osservato può offrire interessanti spunti di riflessione per migliorare i metodi di previsione. Se hai altre domande o vuoi discutere ulteriormente, sono qui per aiutarti!
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