Brier ရမှတ်ဆိုတာဘာလဲ။
Brier ရမှတ် သည် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ခန့်မှန်းချက်များ၏ တိကျမှုကို တိုင်းတာရန်အတွက် စာရင်းဇယားများတွင် ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုသည့် မက်ထရစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ယေဘုယျအားဖြင့် ခန့်မှန်းချက်တစ်ခု၏ရလဒ်သည် ဒွိဟဖြစ်နေသောအခါတွင် ယေဘုယျအားဖြင့် ၎င်းကိုအသုံးပြုသည်- ရလဒ်သည် ဖြစ်ပေါ်လာသည် သို့မဟုတ် ဖြစ်ပေါ်လာခြင်းမရှိပေ။
ဥပမာအားဖြင့်၊ မိုးလေဝသခန့်မှန်းချက်တစ်ခုက မိုးရွာနိုင်ခြေ 90% ရှိပြီး အမှန်တကယ် မိုးရွာနိုင်ခြေရှိတယ်လို့ ဆိုပါစို့။ အောက်ပါဖော်မြူလာကို အသုံးပြု၍ ဤခန့်မှန်းချက်အတွက် Brier ရမှတ်ကို ကျွန်ုပ်တို့ တွက်ချက်နိုင်သည်-
Brier ရမှတ် = (f – o) ၂
ရွှေ-
f = ဖြစ်နိုင်ခြေကို ခန့်မှန်းသည်။
o = ရလဒ် (အဖြစ်အပျက် ၁ ခု ဖြစ်ပေါ်လျှင်၊ ၀ မဖြစ်ပေါ်လျှင်)၊
ဤဥပမာတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ခန့်မှန်းချက်၏ Brier ရမှတ်သည် (0.9 – 1) 2 = -0.1 2 = 0.01 ဖြစ်လိမ့်မည်။
အကြံပြုချက်အစုတစ်ခုအတွက် Brier ရမှတ်ကို အကြံပြုချက်တစ်ခုချင်းစီအတွက် Brier ရမှတ်များ၏ ပျမ်းမျှအမှတ်အဖြစ် တွက်ချက်သည်-
Brier ရမှတ် = 1/n * Σ(f t – o t ) ၂
ရွှေ-
n = နမူနာအရွယ်အစား (ခန့်မှန်းအရေအတွက်)
∑ = “ပေါင်း” ဟု အဓိပ္ပာယ်ရသော ဖန်စီသင်္ကေတ၊
f t = အဖြစ်အပျက် t တွင် ဖြစ်နိုင်ခြေကို ခန့်မှန်းသည်။
o = ပွဲ t မှာ ရလဒ် (1 ပွဲဖြစ်ရင် 0 မဖြစ်ပေါ်ရင်)၊
Brier ရမှတ်သည် 0 နှင့် 1 အကြား မည်သည့်တန်ဖိုးကိုမဆို ယူနိုင်သည်၊ 0 ဖြစ်နိုင်ချေအကောင်းဆုံးရမှတ်နှင့် 1 ဖြစ်နိုင်ချေအဆိုးဆုံးရမှတ်များဖြစ်သည်။ Brier ရမှတ်နိမ့်လေ၊ ခန့်မှန်းချက်များ ပိုတိကျလေဖြစ်သည်။
Brier ရမှတ် တွက်ချက်မှု နမူနာများ
အောက်ဖော်ပြပါနမူနာများသည် Brier ရမှတ်များကို တွက်ချက်ပုံဖော်ပြသည်။
ဥပမာ 1- ခန့်မှန်းချက်တစ်ခုက မိုးရွာနိုင်ခြေ 0% ရှိပြီး မိုးရွာနေတယ်လို့ ဆိုပါတယ်။
Brier ရမှတ် = (0 – 1) 2 = 1
ဥပမာ 2- ခန့်မှန်းချက်တစ်ခုက မိုးရွာနိုင်ခြေ 100% ရှိပြီး မိုးရွာနေတယ်လို့ ဆိုပါတယ်။
Brier ရမှတ် = (1 – 1) 2 = 0
ဥပမာ 3- ခန့်မှန်းချက်တစ်ခုက မိုးရွာနိုင်ခြေ 27% ရှိပြီး မိုးရွာနေတယ်လို့ ဆိုပါတယ်။
Brier ရမှတ် = (0.27 – 1) 2 = 0.5329
ဥပမာ 4- မိုးရွာနိုင်ခြေ 97% ရှိပြီး မိုးမရွာနိုင်ဟု ခန့်မှန်းထားသည်။
Brier ရမှတ် = (0.97 – 0) 2 = 0.9409
ဥပမာ 5- မိုးလေဝသပညာရှင်တစ်ဦးက အောက်ပါခန့်မှန်းချက်ကို ပြုလုပ်သည်-
| မိုးရွာနိုင်ခြေ | ရလဒ်များ |
|---|---|
| 27% | မိုး |
| 67% | မိုး |
| ၈၃% | မိုးမရွာ |
| 90% | မိုး |
အောက်ပါဖော်မြူလာများကို အသုံးပြု၍ ဤခန့်မှန်းချက်အစုအတွက် Brier ရမှတ်ကို တွက်ချက်နိုင်သည်-
| မိုးရွာနိုင်ခြေ | ရလဒ်များ | Brier ရမှတ် |
|---|---|---|
| 27% | မိုး | (.၂၇-၁) ၂ = .၅၃၂၉ |
| 67% | မိုး | (.၆၇-၁) ၂ = .၁၀၈၉ |
| ၈၃% | မိုးမရွာ | (.83-0) 2 = .6889 |
| 90% | မိုး | (.90-1) 2 = .01 |
Brier ရမှတ် = (.5329 + .1089 + .6889 + .01) / 4 = 0.3352 ။
Brier Skills ရလဒ်များ
Brier ကျွမ်းကျင်မှုရမှတ် သည် ခန့်မှန်းချက်မော်ဒယ်အသစ်တစ်ခု၏ Brier ရမှတ်သည် လက်ရှိခန့်မှန်းချက်မော်ဒယ်နှင့် မည်မျှကောင်းမွန်ကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့အား ပြောပြသည့် မက်ထရစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်သည်။
Brier ကျွမ်းကျင်မှုရမှတ် = (BS E – BS N ) / BS E
ရွှေ-
BS E = ရှိပြီးသားမော်ဒယ်၏ Brier ရမှတ်
BS N = မော်ဒယ်အသစ်၏ Brier ရမှတ်
Brier ကျွမ်းကျင်မှုရမှတ်သည် အပြုသဘောဆောင်ပါက၊ မော်ဒယ်အသစ်သည် ပိုမိုတိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်သည်။ Brier Skill Score သည် အနုတ်လက္ခဏာဖြစ်နေပါက မော်ဒယ်အသစ်သည် ခန့်မှန်းချက်များကို ပိုဆိုးစေသည်။ Brier Skill Score သည် သုညဖြစ်ပါက၊ မော်ဒယ်အသစ်သည် လက်ရှိမော်ဒယ်ထက် တိုးတက်မှုကို ပေးစွမ်းမည်မဟုတ်ပါ။
ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏လက်ရှိမော်ဒယ်တွင် Brier ရမှတ် BS E = 0.4221 ရှိပြီး ကျွန်ုပ်တို့၏မော်ဒယ်အသစ်တွင် Brier ရမှတ် BS N = 0.3352 ရှိသည်ဆိုပါစို့။ ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်ဒယ်အသစ်၏ Brier Skill Score ကို အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်နိုင်ပါသည်။
Brier ကျွမ်းကျင်မှုရမှတ် = (0.4421 – 0.3352) / (0.4421) = 0.2418 ။
ဤနံပါတ်သည် အပြုသဘောဖြစ်သောကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏မော်ဒယ်အသစ်သည် လက်ရှိမော်ဒယ်နှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါက ပိုမိုတိကျသောခန့်မှန်းချက်များကို ပေးဆောင်ကြောင်း ညွှန်ပြပါသည်။
Brier ကျွမ်းကျင်မှုရမှတ် မြင့်မားလေ၊ မော်ဒယ်အသစ်တွင် လက်ရှိမော်ဒယ်နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ပိုမိုကောင်းမွန်လာပါသည်။
စာရေးသူအကြောင်း
Benjamin Anderson
မင်္ဂလာပါ၊ ကျွန်ုပ်သည် အငြိမ်းစား စာရင်းအင်း ပါမောက္ခ ဘင်ဂျမင်ဖြစ်ပြီး သီးသန့် Statorials ဆရာအဖြစ် လှည့်ပတ်ပါသည်။ စာရင်းဇယားနယ်ပယ်တွင် ကျယ်ပြန့်သောအတွေ့အကြုံနှင့် ကျွမ်းကျင်မှုနှင့်အတူ၊ Statorials မှတစ်ဆင့် ကျောင်းသားများကို ခွန်အားဖြစ်စေရန်အတွက် ကျွန်ုပ်၏အသိပညာကို မျှဝေလိုပါသည်။ ပိုသိတယ်။