Backtest y rangos de error
El backtest reproduce la previsión de cada semana pasada con recorrido, en orden, usando solo lo que se sabía entonces, y la compara con la cosecha que vino después.
/app/forecast. La tabla del backtest está debajo del gráfico.Cómo leer el backtest
GET …/backtest y la tabla de la aplicación indican, para cada horizonte:
| Columna | Significado |
|---|---|
| Semanas comprobadas | Previsiones pasadas que tienen una cosecha con la que compararse |
| Error medio | Error absoluto medio en kilogramos (mean_absolute_error_kg) |
| Error medio en % | Error porcentual absoluto medio de la previsión emitida (mean_absolute_percent_error) |
| Repetir la semana anterior | El mismo error para la persistencia simple (baseline_mean_absolute_percent_error) |
| Dentro del intervalo | Cuántas cosechas cayeron entre low_kg y high_kg, por ejemplo «5 de 8» |
Si el error de la previsión no queda por debajo de «Repetir la semana anterior» en su ciclo, el modelo de maduración todavía no aporta nada en él. La elección por ciclo ya se apoyará en el historial para esos horizontes.
Para las mismas cifras agregadas por invernadero, con un nivel de fiabilidad por horizonte, consulte Cuánto fiarse de la previsión.
Cómo leer el intervalo de error
- El intervalo aparece cuando un horizonte tiene dos semanas comprobadas. Antes, la previsión es una sola cifra sin intervalo.
- Es la previsión más y menos el error relativo medio de este ciclo en ese horizonte. No es un intervalo de confianza estadístico.
- Con pocas semanas comprobadas, el intervalo puede ser demasiado estrecho. Revise «Dentro del intervalo» antes de fiarse de él.
- Las semanas más lejanas suelen tener intervalos más amplios, porque sus previsiones se desviaron más.
Previsiones guardadas
POST …/forecasts emite la previsión actual y la guarda. GET …/forecasts enumera las previsiones guardadas junto a la cosecha registrada desde entonces, para que pueda comprobar lo que realmente se dijo en su momento, no solo una reproducción.
El backtest y la precisión reproducen cada semana pasada con sus correcciones de recorridos tal como están hoy, como si se hubieran conocido entonces. Corregir un recorrido antiguo cambia el error de las semanas a las que alimentó. Las previsiones guardadas no cambian: conservan la cifra con la que se emitieron, antes de cualquier corrección posterior.
Resultados con datos públicos
Ningún conjunto de datos público tiene recorridos grabados. El ensayo de seis compartimentos tiene cosechas pero no conteos de frutos, así que sus cifras miden la previsión basada en el historial de cosechas, la referencia que el modelo de maduración tiene que superar. El ensayo más pequeño también tiene conteos semanales de frutos, sin estado de maduración, así que allí los modelos de recorridos se ejecutaron tratando cada fruto como verde.
| Conjunto de datos | Modelo | Esta semana | Próxima semana | La semana siguiente |
|---|---|---|---|---|
| Ensayo de tomate cherry en seis compartimentos 86 / 80 / 74 semanas comprobadas | Repetir la última cosecha | 48,9 % | 32,0 % | 46,6 % |
| Tal como se emitió (combinación seleccionable) | 47,9 % | 32,2 % | 43,9 % | |
| Ensayo más pequeño, registrado a mano 135 plantas en 3 series, 33 / 30 / 27 semanas comprobadas | Repetir la última cosecha | 65,4 % | 100,3 % | 102,6 % |
| Tal como se emitió, modelo de recorridos anterior | 78,5 % | 91,2 % | 70,7 % | |
| Tal como se emitió, modelo de recorridos actual | 64,5 % | 69,7 % | 61,3 % |
En el ensayo de seis compartimentos, el error de la propia semana fue del 37,6 % al 67,8 % según el compartimento. Se recolecta cada 4 o 5 días, así que una semana tiene una o dos recolecciones y el total semanal sube y baja. El ensayo más pequeño tenía parcelas pequeñas y una recolección irregular, de modo que su cosecha variaba mucho de una semana a otra. Allí el modelo de recorridos actual redujo el error de la semana próxima y de la siguiente en 3 de 3 series. La mayor parte de esa mejora se debe a aprender el ritmo de cada ciclo: la curva publicada sola, con un ritmo de 1, dio peores resultados que el modelo anterior.
Lea estas cifras con sus límites. El ensayo más pequeño es un solo invernadero y una sola campaña. Sus conteos no distinguen la maduración, así que el ritmo se aprendió de los frutos cosechados la semana posterior a un conteo, no de los frutos pintones del recorrido siguiente como en sus hileras. Su error semanal sigue siendo alto en cualquier caso. En el ensayo de seis compartimentos, los dos modelos de recorridos dan las mismas cifras, porque no tiene conteos de frutos.