Вопрос или проблема
Я разработал новый алгоритм предсказания маршрутов и пытаюсь найти метрику, которая бы информировала о том, насколько хорошим было предсказание.
Эта метрика предназначена для использования в оффлайн-режиме, то есть цель — не измерять качество предсказания, когда оно необходимо в реальном времени. Вместо этого нам дан набор $R=\{r_1,r_2,…r_{|R|}\}$ маршрутов, которые произошли в прошлом, и для каждого $r_i\in R$ мы берем небольшой префикс $r_i$, который подается на вход алгоритму, который, в свою очередь, выдает предсказанный маршрут $p_i$.
Таким образом, имея набор $R=\{r_1,r_2,…r_{|R|}\}$ и соответствующий набор предсказаний $P=\{p_1,p_2,…p_{|P|}\}$, я хочу сравнить каждую пару маршрутов $(p_i,r_i)$, чтобы определить, насколько $p_i$ отличается от $r_i$.
Может ли кто-то указать мне правильное направление?
Моя первая идея состояла в том, чтобы вычислить площадь между двумя маршрутами $p_i$ и $r_i$, но я действительно не знаю, как интерпретировать результаты как хорошие или плохие.
Благодарю за внимание.
Вам нужно определить, что такое “качественный маршрут” в контексте вашей задачи и оценивать на основе этого. Это, вероятно, будет что-то вроде общей дистанции маршрута, ожидаемого времени его прохождения, ожидаемого расхода топлива/ресурсов, необходимых для завершения маршрута, или некоторого их сочетания. Вы, вероятно, хотите предсказывать маршруты, которые так же хороши или лучше, чем маршруты, приведенные в вашем наборе R: вам нужно определить, что значит, что маршрут “лучше”.
Смотрите: Обзор методов оценки для личного предсказания маршрутов и пунктов назначения по следам мобильности
Ответ или решение
Чтобы оценить точность вашего алгоритма прогнозирования маршрута, необходимо выбрать подходящие метрики, которые позволят адекватно измерить отклонения между прогнозируемым маршрутом и фактическим. Рассмотрим несколько методик и подходов, которые могут помочь в этом вопросе.
Определение критериев качества
Первым шагом является определение, что представляет собой "качественный маршрут" в контексте вашей задачи. Обычно это может включать такие показатели как:
-
Общая длина маршрута: Маршрут считается более качественным, если его длина меньше, чем у традиционно используемого маршрута.
-
Ожидаемое время прохождения: Более короткое время в пути может быть признаком более качественного маршрута.
-
Потребление ресурсов (например, топлива): Менее затратный с точки зрения ресурсов маршрут может быть предпочтительным.
Метрики оценки
-
Расстояние фреймхауса (Frechet Distance): Это одна из самых популярных метрик в сравнении маршрутов, которая измеряет наибольшее расстояние, которое может возникнуть между двумя точками на маршрутах, если рассматривать их как непрерывные линии. Данная метрика поможет определить, насколько близки друг к другу два маршрута.
-
Симметричная разность Гаусдорфа (Hausdorff Distance): Этот метод использует максимальное расстояние между ближайшими точками двух множеств. Подобная метрика удобна в случаях, когда маршруты не слишком детализированные и представляют общий путь.
-
Индекс совпадения: Позволяет оценить процент совпадения сегментов маршрута между предсказанным и реальным маршрутом.
-
Индекс Леендрса (Levenshtein Distance): Может быть использован для измерения разницы между двумя последовательностями, что полезно, когда маршруты представлены как последовательности точек или направлений.
Анализ и заключение
После выбора подходящих метрик, важно провести анализ результатов. Этот этап позволяет выявить систематические отклонения или ошибки в алгоритме. Качество предсказания можно оценить, сравнивая полученные результаты с ожидаемыми значениями, стремясь минимизировать значения выбранных метрик для повышения точности прогноза.
Совершенствование метода прогнозирования может потребовать многократного тестирования, анализа данных и внесения корректив в алгоритм. Также рекомендуется изучить специализированную литературу, такую как предложенная статья "A survey of evaluation methods for personal route and destination prediction from mobility traces", что поможет обогатить понимание различных подходов и метрик.
Применяя данные рекомендации, вы сможете более точно оценивать качество ваших предсказанных маршрутов и адаптировать свою методику для достижения наилучшего результата.