बैरियर स्कोर क्या है?

ब्रियर स्कोर एक मीट्रिक है जिसका उपयोग हम आंकड़ों में संभाव्य पूर्वानुमानों की सटीकता को मापने के लिए करते हैं। इसका उपयोग आमतौर पर तब किया जाता है जब पूर्वानुमान का परिणाम द्विआधारी होता है: या तो परिणाम घटित होता है या घटित नहीं होता है।

उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि मौसम पूर्वानुमान कहता है कि बारिश की 90% संभावना है और वास्तव में बारिश होती है। हम निम्नलिखित सूत्र का उपयोग करके इस पूर्वानुमान के लिए ब्रियर स्कोर की गणना कर सकते हैं:

बैरियर स्कोर = (एफ – ओ) ²

सोना:

एफ = अनुमानित संभावना

ओ = परिणाम (यदि घटना घटती है तो 1, यदि नहीं घटती है तो 0)

इस उदाहरण में, हमारे पूर्वानुमान का बैरियर स्कोर (0.9 – 1) ² = -0.1 ² = 0.01 होगा

युक्तियों के एक सेट के लिए ब्रियर स्कोर की गणना व्यक्तिगत युक्तियों के लिए ब्रियर स्कोर के औसत के रूप में की जाती है:

बैरियर स्कोर = 1/n * Σ(f _t – o _t ) ²

सोना:

n = नमूना आकार (भविष्यवाणियों की संख्या)

Σ = एक फैंसी प्रतीक जिसका अर्थ है “योग”

एफ _टी = घटना टी पर अनुमानित संभावना

ओ = घटना टी पर परिणाम (यदि घटना घटित होती है तो 1, यदि नहीं होती है तो 0)

ब्रियर स्कोर 0 और 1 के बीच कोई भी मान ले सकता है, जिसमें 0 सर्वोत्तम संभव स्कोर है और 1 सबसे खराब संभावित स्कोर है। ब्रियर स्कोर जितना कम होगा, भविष्यवाणियाँ उतनी ही सटीक होंगी।

बैरियर स्कोर गणना उदाहरण

निम्नलिखित उदाहरण बताते हैं कि ब्रियर स्कोर की गणना कैसे करें।

उदाहरण 1: एक पूर्वानुमान कहता है कि बारिश की 0% संभावना है और बारिश हो रही है।

बैरियर स्कोर = (0 – 1) ² = 1

उदाहरण 2: एक पूर्वानुमान कहता है कि बारिश की 100% संभावना है और बारिश हो रही है।

बैरियर स्कोर = (1 – 1) ² = 0

उदाहरण 3: एक पूर्वानुमान कहता है कि बारिश की 27% संभावना है और बारिश हो रही है।

ब्रियर स्कोर = (0.27 – 1) ² = 0.5329

उदाहरण 4: एक पूर्वानुमान कहता है कि 97% संभावना है कि बारिश होगी और बारिश नहीं होगी।

ब्रियर स्कोर = (0.97 – 0) ² = 0.9409

उदाहरण 5: एक मौसम विज्ञानी निम्नलिखित पूर्वानुमान लगाता है:

हम निम्नलिखित सूत्रों का उपयोग करके भविष्यवाणियों के इस सेट के लिए ब्रियर स्कोर की गणना कर सकते हैं:

ब्रियर स्कोर = (.5329 + .1089 + .6889 + .01) / 4 = 0.3352 ।

बैरियर कौशल परिणाम

ब्रियर कौशल स्कोर एक मीट्रिक है जो हमें बताता है कि नए पूर्वानुमान मॉडल का ब्रियर स्कोर मौजूदा पूर्वानुमान मॉडल की तुलना में कितना अच्छा है। इसकी गणना इस प्रकार की जाती है:

ब्रियर प्रवीणता स्कोर = (बीएस _ई – बीएस _एन ) / बीएस _ई

सोना:

बीएस _ई = मौजूदा मॉडल का बैरियर स्कोर

बीएस _एन = नए मॉडल का बैरियर स्कोर

यदि ब्रियर कौशल स्कोर सकारात्मक है, तो नया मॉडल अधिक सटीक भविष्यवाणियां करता है। यदि ब्रियर कौशल स्कोर नकारात्मक है, तो नया मॉडल बदतर भविष्यवाणियां करता है। और यदि ब्रियर स्किल स्कोर शून्य है, तो नया मॉडल मौजूदा मॉडल की तुलना में कोई सुधार प्रदान नहीं करता है।

उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि हमारे मौजूदा मॉडल का ब्रियर स्कोर बीएस _ई = 0.4221 है और हमारे नए मॉडल का ब्रियर स्कोर बीएस _एन = 0.3352 है। हमारे नए मॉडल के बैरियर स्किल स्कोर की गणना निम्नानुसार की जा सकती है:

ब्रियर प्रवीणता स्कोर = (0.4421 – 0.3352) / (0.4421) = 0.2418 ।

चूँकि यह संख्या सकारात्मक है, यह इंगित करता है कि हमारा नया मॉडल मौजूदा मॉडल की तुलना में अधिक सटीक भविष्यवाणियाँ प्रदान करता है।

ब्रियर कौशल स्कोर जितना अधिक होगा, मौजूदा मॉडल की तुलना में नए मॉडल में सुधार उतना ही अधिक होगा।