使用机器学习预测产品交货日期时的问题答案

【问题标题】：Problem when using Machine learning to predict product delivery date使用机器学习预测产品交货日期时的问题
【发布时间】：2020-03-26 11:03:07
【问题描述】：

我目前正在使用机器学习模型（用Python3编写）来预测产品交货日期，但由于我们的业务性质，当实际交货日期晚于预计交货日期时，客户总是抱怨。所以我试图强制预测日期总是晚于实际交货日期，但仍尽可能接近实际日期。谁能建议我如何执行此操作或我可以搜索的任何特定算法/方法？先感谢您！

【问题讨论】：

【解决方案1】：

当您使用机器学习模型的预测时，您是在说这个日期是最有可能交付的日期。

每个预测都有一个与实际值相关的错误。您可以将这些错误描述为随时间发生的概率的正态分布。因此，您有 50% 的机会获得实际值在您的预测之前，并且有 50% 的机会在您的预测之后。

你很难预测确切的值。

但是你怎么能克服这个呢？

您可以使用均方根误差 (RMSE)。该指标将告诉您您的预测与实际值相差“多远”。因此，如果您在发送给用户之前将 2 倍的 RMSE 添加到您的预测中，那么在您的预测之后出现真实值的概率为

【讨论】：