神经网络置信度与预测间隔的实现与应用

资源摘要信息:"prediction-interval-NN:前馈NN和RNN的置信度和预测间隔" 知识点: 1. 置信区间与预测区间：在统计学和机器学习中，置信区间和预测区间是衡量预测准确性的重要概念。置信区间是指在一定的置信水平下，对未知参数的估计区间；而预测区间则是对未来观测值的一个预测范围。二者的主要区别在于，置信区间关注的是参数，而预测区间关注的是预测值。 2. 置信区间生成方法：该资源通过同时训练多个神经网络来生成置信区间，每个神经网络都有自举版本的训练数据。这种方法可以有效地提高预测的准确性和置信度。 3. 预测区间的生成方法：通过从网络输出用户定义的分位数的预测以及均值预测来生成预测间隔。这是一种常用的方法，可以直观地反映预测的不确定性和置信度。 4. 前馈NN和Recurrent Neural Net：前馈NN是一种基本的神经网络结构，其特点是信息的流动方向为单向，从输入层到输出层，没有反馈。Recurrent Neural Net（RNN）是一种特殊的神经网络，其特点是具有记忆功能，可以处理序列数据。 5. TensorFlow实现：该资源包含在TensorFlow（经1.6.0版测试）中的实现，TensorFlow是一个开源的机器学习库，广泛用于各种神经网络的研究和应用。 6. 示例脚本：资源中包含了三个示例脚本：example_nn.py，example_nn_timeseries.py和example_rnn.py，分别演示了前馈NN的用法，时间序列预测的前馈NN和时间序列预测的RNN。 7. 输出展示：提供了使用前馈NN预测基于sin的函数的示例输出，以及使用递归NN预测时间序列数据的示例输出，有助于理解如何应用这些方法进行实际的预测。 8. 许可：该资源受CreativeCommons许可保护，该许可仅允许研究和个人使用。对于商业许可证，请联系作者。 总结：该资源详细介绍了如何使用神经网络来生成预测的置信区间和预测区间，包括前馈NN和RNN的实现方法和应用示例。这对于研究和应用神经网络进行预测具有重要的参考价值。