predicted value是什麼意思，predicted value的意思翻譯、用法、同義詞、例句

常用詞典

[經] 預測值；預報值

例句

The difference between actual and predicted value within 2D was 92.65%or 91.43%.

兩個模型預測值與實際手術值的誤差小于2D的百分比分别為92.65%和91.43%。

The predicted value of holocellulose has nothing to do with the change of size of example.

綜纖維素的近紅外預測值與木粉顆粒度之間不存在統一的規律性。

Through the actual test, the results of the testing value and the design predicted value can tally well.

通過實際測試，結果表明與設計計算值基本吻合。

The theory predicted value has not been able comprehensively and reflects the project accurately each kind of change.

理論預測值還不能全面而準确地反映工程的各種變化。

Further analysis indicates that the actual reliability level of the equipment would be higher than the predicted value.

進一步分析表明空氣壓縮設備的實際可靠性水平高于預計值。

同義詞

|predictand;[經]預測值；預報值

專業解析

預測值（Predicted Value）是指在統計學、機器學習或數據分析中，基于已知信息（如曆史數據、模型參數、自變量取值）通過數學模型或算法計算得出的、對未知結果或未來數值的估計結果。它代表了在給定條件下，模型認為最可能出現的數值。

預測值的核心特征和要點包括：

模型依賴性：預測值并非憑空産生，而是完全依賴于所使用的預測模型（如線性回歸模型、時間序列模型、神經網絡等）。模型通過分析訓練數據中的模式來建立輸入變量（特征）與輸出變量（目标）之間的關系，并利用這種關系對新數據進行預測。
與實際值的區别：預測值（ŷ）與實際觀測到的真實值（y）是不同的概念。預測值是模型計算出的估計值，而實際值是現實中發生或測量到的具體數值。兩者之間的差異稱為預測誤差（Prediction Error）或殘差（Residual）。
概率性或期望性：在許多情況下，預測值可以被理解為在給定條件下目标變量的條件期望值（Conditional Expectation）。例如，線上性回歸中，對于特定的自變量組合X，預測值ŷ就是給定X時Y的條件期望值E(Y|X)。它代表了在大量重複情況下，Y的平均水平。
不确定性：預測值通常伴隨着不确定性。這種不确定性可以通過置信區間（Confidence Interval，反映模型參數估計的不确定性）或預測區間（Prediction Interval，反映單個預測值的不确定性）來表示。預測區間通常比置信區間更寬，因為它包含了模型誤差和個體觀測的隨機變異。
應用廣泛：預測值在衆多領域至關重要，例如：
- 金融：預測股票價格、評估信用風險。
- 市場營銷：預測客戶購買行為、銷售額。
- 氣象學：預測天氣狀況（溫度、降水量）。
- 工程：預測設備故障時間、産品壽命。
- 醫學：預測疾病風險、治療效果。
- 經濟學：預測GDP增長、失業率。

權威參考來源：

《統計推斷》（Statistical Inference） - Casella & Berger：這是一本經典的統計學研究生教材，深入闡述了參數估計和預測的理論基礎，包括點估計（預測值可視為點預測）和區間估計（置信區間、預測區間）。其嚴謹的推導和解釋具有極高的權威性。(來源：經典統計學教材)
美國國家标準與技術研究院（NIST）工程統計學手冊（NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods）： NIST提供的免費線上資源，是工程和應用統計領域的權威參考。其章節如“回歸分析”、“時間序列分析”等詳細解釋了預測值的計算、解釋和相關的區間估計方法。(來源：NIST官網統計手冊)
《統計學習導論：基于R應用》（An Introduction to Statistical Learning） - James, Witten, Hastie, Tibshirani：這本廣受歡迎的教材清晰介紹了各種統計學習和機器學習模型（如線性回歸、分類、重采樣方法）的原理和應用，其中預測值的概念貫穿始終，并強調了模型評估和預測性能的重要性。(來源：經典機器學習教材)

網絡擴展資料

“Predicted value”（預測值）是統計學、數據分析和機器學習中的核心概念，指通過模型或算法基于已有數據對未知結果或未來趨勢的估計值。以下是詳細解釋：

定義與用途
預測值是通過數學公式、統計模型（如線性回歸）或機器學習算法（如神經網絡）計算出的結果，用于推測未被觀測的數據或未來事件。例如：
- 用曆史房價數據預測未來房價
- 根據用戶行為預測點擊率
與“實際值”的關系
預測值（Predicted Value）常與實際觀測值（Actual Value）對比，兩者差異稱為殘差（Residual），公式為：
$$text{殘差} = text{實際值} - text{預測值}$$
殘差分析是評估模型準确性的重要手段。
典型應用場景
- 回歸分析：如線性回歸方程 $y = beta_0 + beta_1x$ 中的 $hat{y}$ 即為預測值
- 時間序列預測：如ARIMA模型預測股票價格
- 分類模型：邏輯回歸輸出的概率值可視為分類預測值
評估指标
常用指标衡量預測值準确性：
- 均方誤差（MSE）：$frac{1}{n}sum_{i=1}^n (y_i - hat{y}_i)$
- 平均絕對誤差（MAE）：$frac{1}{n}sum_{i=1}^n |y_i - hat{y}_i|$

若需具體案例（如公式推導或代碼實現），可進一步說明應用場景以便提供針對性解釋。

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