Не путать гипотезу и ожидаемую победу
Гипотезы ниже предлагаются для обсуждения, а не объявляются подтверждёнными. Дизайн должен позволять отрицательный результат: если дорогой мониторинг не помогает, это полезный вывод.
| Гипотеза | Сравнение | Результат, который ей противоречит |
|---|---|---|
| Динамика посева добавляет информацию сверх погоды и агрофона | Одинаковое разбиение, признаки «погода + агрофон» против «+ фенология/биометрия» | Нет устойчивого снижения MAE/RMSE на независимом сезоне |
| Фазовый момент прогноза переносимее одной календарной даты | Бутонизация/цветение против календарного среза при равном доступном наборе | Фазовая привязка не улучшает устойчивость ошибок |
| Ростовая модель даёт полезное представление для ML | Простая регрессия/ML против гибрида, с одинаковыми временными ограничениями | Гибрид не превосходит простую базовую модель |
| Дополнительные фото/спектры окупаются | Без цифровых снимков против с ними, с учётом затрат | Небольшой выигрыш не покрывает стоимость/сбои мониторинга |
| Отклик на посев зависит от материала и сезона | Факторные эффекты и взаимодействия | Эффекты непостоянны или неопределённы при имеющемся дизайне |
Что считать целями
Для урожайности: MAE и RMSE в т/га либо иной заранее согласованной единице. Для масла: ошибки в процентных пунктах, если целевой показатель — процент массовой доли. Для фаз: ошибка в днях, отдельно систематическое смещение. R² — дополнительная характеристика при достаточной вариации, не заменяет абсолютную ошибку.
Универсальный порог «достаточно точной модели» заранее не придумывается. Его согласуют с реальным решением хозяйства: план уборки, загрузка сушки, объём хранения. Нужны качество прогноза, дата его получения, затраты и риск ошибки.
Чего не обещать
Глубокое обучение не выбирается по престижности. Большое число снимков не исправляет малое число урожаев. Высокий R² в обучении не доказывает перенос на следующий год. Нельзя объявить улучшение масличности результатом модели, которая лишь прогнозирует её.
Связи
- Сравнение моделей — методы и ограничения.
- Контракт прогноза — одинаковые горизонты сравнения.
- Масличность — определение целевой переменной.
- Измерения — цена и точность входов.
- Пользователи — критерий полезности.