Мера того, насколько предсказания модели отличаются от фактических наблюдаемых значений.Ошибка предсказания — это статистическая мера, количественно описывающая расхождение между прогнозами модели и фактическими наблюдаемыми результатами. В физике и машинном обучении это фундаментальный показатель того, насколько хорошо теория или алгоритм отражает реальность. Низкая ошибка предсказания указывает на то, что модель успешно извлекает скрытые закономерности из данных, в то время как высокая ошибка сигнализирует о том, что модель либо слишком проста, либо переобучена, либо в ней отсутствуют ключевые физические механизмы.
Формальное понятие ошибки предсказания возникло с развитием статистической теории обучения в середине XX века, в частности благодаря работам Абрахама Вальда, а позже — в рамках PAC-обучения Лесли Валианта в 1980-х годах.
Ошибка предсказания обычно вычисляется как функция потерь, такая как среднеквадратичная ошибка или кросс-энтропия, которая агрегирует различия между предсказанными значениями и истинными данными по всему набору данных. На практике модели обучаются путем минимизации этой ошибки на обучающей выборке, а затем оцениваются на отложенной тестовой выборке, чтобы убедиться в их способности к обобщению. В физике ошибка предсказания используется для проверки теорий на экспериментальных данных — например, сравнение смоделированных орбитальных траекторий с наблюдаемыми, или предсказаний нейронных сетей о свойствах молекул с расчетами квантовой химии.
Ошибка предсказания используется повсеместно: от прогнозирования погоды (сравнение прогнозируемых температур с фактическими показаниями) до медицинской диагностики (оценка точности предсказаний ИИ о прогрессировании заболевания) и в физических симуляциях для настройки моделей сложных систем, таких как турбулентность или структура ядра.
В квантовой химии нейронные сети теперь могут достигать ошибок предсказания для молекулярных энергий, меньших, чем порог химической точности в 1 ккал/моль, соперничая с традиционными методами ab initio при значительно меньших вычислительных затратах.











