WS:是基于PICP和PINAW计算的综合评价指标。
时间: 2024-04-19 14:29:14 浏览: 43
是的,WS(Width Score)是基于 PICP(Prediction Interval Coverage Probability)和 PINAW(Prediction Interval Normalized Average Width)计算的综合评价指标。WS 旨在衡量置信区间的宽度和覆盖概率之间的折衷。
具体计算公式为:
WS = α * (1 - PICP) + (1 - α) * PINAW
其中,α 是用户设置的权重因子,用于平衡覆盖概率和置信区间宽度的重要性。
WS 的取值范围为 [0, +∞),值越小表示模型的性能越好,即置信区间更准确且更紧凑。通过调整 α 的值,可以根据具体需求平衡覆盖概率和置信区间宽度的重要性。
相关问题
给我写一个采用PICP、PINAW、SCORE 、SKILL SCORE、区间覆盖率、区间宽度来评价区间预测的代码
好的,以下是一个简单的使用PICP、PINAW、SCORE、SKILL SCORE、区间覆盖率和区间宽度来评价区间预测的 Python 代码:
```python
import numpy as np
def calculate_metrics(y_true, y_pred, alpha):
"""
计算区间预测的评价指标
参数:
y_true: 真实值,shape为(n_samples,)
y_pred: 区间预测值,shape为(n_samples, 2)
alpha: 置信水平,取值范围为(0, 1)
返回:
PICP: 区间预测置信度,float
PINAW: 区间预测置信区间宽度,float
SCORE: 区间预测得分,float
SKILL_SCORE: 区间预测技能得分,float
COVERAGE: 区间覆盖率,float
WIDTH: 区间宽度,float
"""
lower_bound = y_pred[:, 0]
upper_bound = y_pred[:, 1]
n_samples = len(y_true)
# 计算PICP
in_interval = np.logical_and(y_true >= lower_bound, y_true <= upper_bound)
PICP = np.sum(in_interval) / n_samples
# 计算PINAW
PINAW = np.mean(upper_bound - lower_bound)
# 计算SCORE
score = np.zeros(n_samples)
for i in range(n_samples):
if y_true[i] < lower_bound[i]:
score[i] = 2 * (lower_bound[i] - y_true[i]) / (upper_bound[i] - lower_bound[i])
elif y_true[i] > upper_bound[i]:
score[i] = 2 * (y_true[i] - upper_bound[i]) / (upper_bound[i] - lower_bound[i])
else:
score[i] = 0
SCORE = np.mean(score)
# 计算SKILL_SCORE
skill_score = np.zeros(n_samples)
for i in range(n_samples):
if y_true[i] < lower_bound[i] or y_true[i] > upper_bound[i]:
skill_score[i] = -1
else:
skill_score[i] = 2 * (upper_bound[i] - lower_bound[i]) / (upper_bound[i] - lower_bound[i] + (y_pred[i, 0] - y_true[i]) ** 2 + (y_true[i] - y_pred[i, 1]) ** 2)
SKILL_SCORE = np.mean(skill_score)
# 计算COVERAGE
COVERAGE = np.sum(upper_bound - lower_bound) / n_samples
# 计算WIDTH
WIDTH = np.mean(upper_bound - lower_bound)
return PICP, PINAW, SCORE, SKILL_SCORE, COVERAGE, WIDTH
```
其中,`y_true` 为真实值,`y_pred` 为区间预测值,为了方便起见,这里将区间预测值表示为一个形状为 `(n_samples, 2)` 的数组,其中第一列为下界,第二列为上界。`alpha` 为置信水平。
这段代码返回六个评价指标:`PICP` 表示区间预测的置信度,即真实值落在预测区间内的比例;`PINAW` 表示区间预测的置信区间宽度,即预测区间的平均宽度;`SCORE` 表示区间预测的得分,用于衡量预测区间是否覆盖了真实值;`SKILL_SCORE` 表示区间预测的技能得分,用于衡量预测区间的准确性;`COVERAGE` 表示区间覆盖率,即预测区间的总宽度;`WIDTH` 表示区间宽度,即预测区间的平均宽度。
区间覆盖概率(PICP)、平均宽度(PINAW)、综合指数(CWC)公式
区间覆盖概率(PICP)的计算公式为:
PICP = (1 - α) * 100%
其中,α表示置信水平,一般取值为0.05或0.1。
平均宽度(PINAW)的计算公式为:
PINAW = (UB - LB) / (1 - α)
其中,UB表示预测区间的上界,LB表示预测区间的下界。
综合指数(CWC)的计算公式为:
CWC = PICP * (1 - PINAW)
CWC综合了PICP和PINAW的指标,通过乘积的方式综合考虑了预测区间的覆盖率和宽度。
注意,这些公式是一种常见的计算方式,具体的应用场景和需求可能会有所不同,可以根据具体情况进行调整和应用。
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