الاختبار الرجعي ونطاقات الخطأ
يعيد الاختبار الرجعي تشغيل التوقعات لكل أسبوع جولة سابق، بالترتيب، مستخدمًا ما كان معروفًا حينها فقط، ثم يقارنها بالحصاد الذي تلاها.
/app/forecast. يقع جدول الاختبار الرجعي تحت الرسم البياني.قراءة الاختبار الرجعي
يعرض GET …/backtest وجدول التطبيق، لكل أفق:
| العمود | المعنى |
|---|---|
| الأسابيع المفحوصة | التوقعات السابقة التي يوجد حصاد لمقارنتها به |
| متوسط الخطأ | متوسط الخطأ المطلق بالكيلوغرام (mean_absolute_error_kg) |
| متوسط الخطأ % | متوسط نسبة الخطأ المطلق للتوقعات الصادرة (mean_absolute_percent_error) |
| تكرار الأسبوع الماضي | الخطأ نفسه للاستمرارية البسيطة (baseline_mean_absolute_percent_error) |
| ضمن النطاق | عدد مرات الحصاد التي وقعت بين low_kg وhigh_kg، مثل «5 من 8» |
إذا لم يكن خطأ التوقعات أقل من «تكرار الأسبوع الماضي» في دورتك، فإن نموذج النضج لا يضيف شيئًا هناك بعد. وسيميل الاختيار لكل دورة أصلًا إلى السجل التاريخي في تلك الآفاق.
وللأرقام نفسها مجمّعةً على مستوى البيت المحمي، مع مستوى ثقة لكل أفق، راجع إلى أي حد تثق في التوقعات.
قراءة نطاق الخطأ
- يظهر النطاق متى كان للأفق أسبوعان مفحوصان. وقبل ذلك تكون التوقعات رقمًا واحدًا دون نطاق.
- النطاق هو التوقعات زائدًا وناقصًا متوسط الخطأ النسبي لهذه الدورة عند ذلك الأفق. وليس فاصل ثقة إحصائيًا.
- مع قلة الأسابيع المفحوصة، قد يكون النطاق أضيق من اللازم. راجع «ضمن النطاق» قبل الاعتماد عليه.
- تكون نطاقات الأسابيع الأبعد أوسع عادةً، لأن توقعاتها كانت أبعد عن الواقع.
التوقعات المحفوظة
يُصدر POST …/forecasts التوقعات الحالية ويحفظها. ويعرض GET …/forecasts التوقعات المحفوظة إلى جانب الحصاد المسجّل منذ ذلك الحين، فتستطيع التحقق مما قيل فعلًا في وقته، لا من إعادة التشغيل فقط.
يعيد الاختبار الرجعي والدقة حساب كل أسبوع ماضٍ بـتصحيحات الجولات كما هي اليوم، كأنها كانت معروفة حينها. فتصحيح جولة قديمة يغيّر خطأ الأسابيع التي غذّتها. أما التوقعات المحفوظة فلا تتغير: تحتفظ بالرقم الذي صدرت به، قبل أي تصحيح لاحق.
النتائج على بيانات عامة
لا توجد مجموعة بيانات عامة فيها جولات مصوَّرة. ففي التجربة ذات الأقسام الستة حصاد دون أعداد ثمار، لذا تقيس أرقامها التوقعات القائمة على سجل الحصاد، وهي خط الأساس الذي يجب أن يتفوق عليه نموذج النضج. وفي التجربة الأصغر أيضًا أعداد أسبوعية للثمار دون درجات نضج، فشُغّلت فيها نماذج الجولات باعتبار كل ثمرة خضراء.
| مجموعة البيانات | النموذج | هذا الأسبوع | الأسبوع القادم | الأسبوع الذي يليه |
|---|---|---|---|---|
| تجربة طماطم كرزية في ستة أقسام 86 / 80 / 74 أسبوعًا مفحوصًا | تكرار آخر حصاد | 48.9% | 32.0% | 46.6% |
| كما صدرت (مع إمكانية اختيار المزج) | 47.9% | 32.2% | 43.9% | |
| تجربة أصغر مسجّلة يدويًا 135 نبتة في 3 سلاسل، 33 / 30 / 27 أسبوعًا مفحوصًا | تكرار آخر حصاد | 65.4% | 100.3% | 102.6% |
| كما صدرت، نموذج الجولات السابق | 78.5% | 91.2% | 70.7% | |
| كما صدرت، نموذج الجولات الحالي | 64.5% | 69.7% | 61.3% |
في التجربة ذات الأقسام الستة، تراوح خطأ الأسبوع نفسه بين 37.6% و67.8% بحسب القسم. ويجري القطاف كل 4 إلى 5 أيام، فيضم الأسبوع قطفة أو قطفتين ويتذبذب المجموع الأسبوعي. وكانت التجربة الأصغر على قطع صغيرة مع قطاف غير منتظم، فتقلّب حصادها بشدة من أسبوع إلى آخر. وهناك خفّض نموذج الجولات الحالي الخطأ للأسبوع القادم والأسبوع الذي يليه في 3 من 3 سلاسل. ويأتي معظم هذا المكسب من تعلّم وتيرة كل دورة: فالمنحنى المنشور وحده، بوتيرة 1، كان أسوأ هناك من النموذج السابق.
اقرأ هذه الأرقام مع حدودها. فالتجربة الأصغر بيت محمي واحد وموسم واحد. ولا تميّز أعدادها درجة النضج، لذا تُعلِّمت الوتيرة فيها من الثمار المقطوفة في الأسبوع التالي للعدّ، لا من الثمار المتحوّلة في الجولة التالية كما في خطوطك. ويبقى خطؤها الأسبوعي مرتفعًا في الحالتين. وفي التجربة ذات الأقسام الستة يعطي نموذجا الجولات الأرقام نفسها، لأنها بلا أعداد ثمار.