Est-il possible de quantifier l'incertitude des prédictions pour une meilleure gestion du risque ?

Absolument. Pour des décisions métier fiables, il ne suffit pas d'avoir une estimation ponctuelle. L'action permet de calculer des intervalles de confiance via les paramètres suivants :

  • alpha : Définit le seuil de signification (par défaut 0.05 pour un intervalle à 95%).
  • lcl et ucl : Bornes inférieures et supérieures pour la prédiction d'une observation individuelle.
  • lclm et uclm : Bornes pour l'intervalle de confiance de la moyenne prédite.

Ces indicateurs sont essentiels pour les secteurs comme la finance ou l'assurance où la maîtrise de la varianceMesure statistique de la dispersion des données indiquant l'écart carré moyen par rapport à la moyenne. Une variance élevée traduit une grande hétérogénéité des observations autour du centre. est capitale.

Exemples pour l'action glmScore

Scoring de base

Application simple du modèle stocké sur de nouvelles données pour obtenir la prédiction par défaut.

Scoring avec diagnostics complets et copie de variables

Ici, on ne se contente pas de prédire. On demande les résidus, les erreurs types, les bras de levier (h) et on recopie le modèle du véhicule.