01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
CRPSは、確率予測に対応する累積分布関数と、観測値を境に0から1へ変化する段階関数との差の二乗を、全範囲で積分して求める。特定の分布位置ではなく予測分布全体を評価し、観測対象と同じ単位で表される。予測が単一の値に確定している場合、CRPSは平均絶対誤差に帰着する。複数の予測モデルを比較する際は、バックテストで複数時点のCRPSを測定し、対象期間の平均を用いることができる。
02 / IN PRACTICE
CRPSの活用例
たとえば、こんな場面で
商品の需要量を確率分布として予測する複数のモデルについて、各時点のCRPSを計算し、同じ評価期間で平均値を比較する。平均CRPSが小さいモデルほど高精度と評価する。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
モデル間で同じデータと評価期間を使い、複数時点の平均で比較する。CRPSは分布全体を評価するため、特定の分位点だけを評価する指標とは目的が異なる。
参考資料
Continuous Ranked Probability Score (CRPS) （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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