Группа ученых, возглавляемая специалистами из Университета Лихай в Соединенных Штатах, разработала новый метод прогнозирования, который обещает улучшить точность предсказаний в таких областях, как медицина, биология и социальные науки. Этот подход, названный максимальным предиктором согласия (MALP), акцентирует внимание на том, чтобы сделать прогнозы более согласованными с реальными данными.
По словам руководителя проекта Тэхо Кима, существующие методы, например, метод наименьших квадратов, сосредоточены на минимизации средней ошибки, но не всегда достигают лучшего соответствия между прогнозами и реальными значениями. «Важно не только, чтобы наши предсказания были близки к истине, но и чтобы они максимально соответствовали фактическим данным», – подчеркивает ученый. Ключевое преимущество метода MALP заключается в применении коэффициента корреляции конкордации, который позволяет оценить, насколько данные соответствуют линии с углом 45 градусов на диаграмме рассеяния.
Это обеспечивает сочетание точности и надежности прогнозов. Эффективность нового подхода была подтверждена в ходе двух практических исследований. В одном из них, посвященном офтальмологии, сравнивались результаты двух аппаратов оптической когерентной томографии; здесь MALP показал более высокую согласованность с фактическими данными по сравнению с традиционными методами. Аналогичные результаты были получены и при исследовании жировой прослойки у 252 взрослых.
Эта разработка открывает новые горизонты для улучшения прогностических моделей в различных сферах, включая медицинскую диагностику и экономическое прогнозирование. Результаты исследования опубликованы на платформе arXiv.
