Moreover, its accuracy might be jeo

Moreover, its accuracy might be jeopardized from overfitting because of the limited number of
available training cases. Another important issue is that it is quite difficult for practitioners to utilize
and interpret an ANN model. On the other hand, the great advantage of using the ARIMA model is
that it only needs the information regarding one variable to build a model. However, it will take time
to choose the optimal coefficients, especially if the statistical package used lacks the capability of
searching for the right coefficient. For MLR, although its accuracy is the lowest among all proposed
methods, the algorithm is the simplest one. Additionally, it uses less calculation time to generate the
regression model than the other two methods. As a result, users need to evaluate the trade-off between
forecasting accuracy and limitation of the method before switching from traditional methods to ANN.
This is an interesting issue since the important aspect of the forecasting is the principle of parsimony.
If all models are equal, simple models will be preferred to complex models. For this reason, both
ARIMA and MLR might be preferred to the ANN model since the structure of both methods is simpler
than the one of ANN.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

นอกจากนี้ ความถูกต้องของอาจจะ jeopardized จาก overfitting เนื่องจาก มีจำนวนจำกัดกรณีที่มีการฝึกอบรม อีกประเด็นสำคัญคือว่า มันค่อนข้างยากสำหรับผู้ใช้และแปลแบบจำลอง ANN บนมืออื่น ๆ มีประโยชน์มากของการใช้รูปแบบอาเพียงต้องการข้อมูลเกี่ยวกับตัวแปรหนึ่งในการสร้างแบบจำลอง อย่างไรก็ตาม มันจะใช้เวลาเลือกสัมประสิทธิ์ที่เหมาะสมที่สุด โดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้าชุดสถิติที่ใช้ไม่มีความสามารถในการหาค่าสัมประสิทธิ์ที่เหมาะสม สำหรับ MLR แม้ว่าความแม่นยำจะต่ำสุดระหว่าง ทั้งหมดเสนอวิธีการ ขั้นตอนวิธีการหนึ่งที่ง่ายที่สุดได้ นอกจากนี้ จะใช้เวลาคำนวณน้อยกว่าการสร้างการแบบจำลองถดถอยกว่าสองวิธีอื่น ๆ ดังนั้น ผู้ใช้ต้องประเมิน trade-off ระหว่างการพยากรณ์ความถูกต้องและข้อจำกัดของวิธีการก่อนที่จะเปลี่ยนจากวิธีการดั้งเดิมกับแอนนี่เป็นประเด็นที่น่าสนใจเนื่องจากลักษณะสำคัญของการคาดการณ์ หลักของ parsimonyหากทุกรุ่นเท่ากัน แบบจำลองอย่างง่ายจะต้องการรูปแบบที่ซับซ้อน ด้วยเหตุนี้ ทั้งสองอาและ MLR อาจจะต้องการแบบแอนเนื่องจากโครงสร้างของทั้งสองวิธีเป็นวิธีที่ง่ายกว่ากว่าหนึ่งของแอน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

นอกจากนี้ความถูกต้องอาจจะมีอันตรายจากการอิงเพราะจำนวน จำกัด
กรณีการฝึกอบรม อีกเรื่องที่สำคัญก็คือว่ามันเป็นเรื่องยากมากสำหรับผู้ปฏิบัติงานที่จะใช้และตีความรูปแบบ ANN
บนมืออื่น ๆ ที่ได้เปรียบที่ดีของการใช้รูปแบบ ARIMA
คือว่ามันเพียงต้องการข้อมูลเกี่ยวกับตัวแปรหนึ่งที่จะสร้างรูปแบบที่ แต่ก็จะใช้เวลาในการเลือกที่ดีที่สุดสัมประสิทธิ์โดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้าแพคเกจสถิติที่ใช้ขาดความสามารถในการหาค่าสัมประสิทธิ์ที่เหมาะสม สำหรับอัตราดอกเบี้ย MLR แม้ว่าความถูกต้องเป็นที่เสนอต่ำสุดในทุกวิธีการขั้นตอนวิธีการเป็นหนึ่งในที่ง่ายที่สุด นอกจากนี้จะใช้เวลาในการคำนวณน้อยในการสร้างรูปแบบการถดถอยกว่าอีกสองวิธี เป็นผลให้ผู้ใช้จำเป็นต้องประเมินการออกระหว่างความถูกต้องของการคาดการณ์และข้อ จำกัด ของวิธีการก่อนที่จะเปลี่ยนจากวิธีการแบบดั้งเดิมที่ ANN. นี้เป็นเรื่องที่น่าสนใจตั้งแต่สิ่งสำคัญของการพยากรณ์คือหลักการของความประหยัดได้. ถ้าทุกรุ่นมี เท่ากับรูปแบบง่ายจะเป็นที่ต้องการรูปแบบที่ซับซ้อน ด้วยเหตุนี้ทั้งARIMA และ MLR อาจจะเป็นที่ต้องการในรูปแบบแอนตั้งแต่โครงสร้างของทั้งสองวิธีจะง่ายกว่าหนึ่งANN

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นอกจากนี้ความถูกต้องของมันอาจจะมาจาก overfitting เพราะจำกัดจำนวน
กรณีการฝึกอบรมสามารถใช้ได้ อีกปัญหาสำคัญ คือ มันค่อนข้างยากสำหรับผู้ปฏิบัติงานใช้
และตีความแบบแอน บนมืออื่น ๆ ข้อดีของการใช้แบบจำลอง ARIMA มี
ที่เพียงต้องการข้อมูลเกี่ยวกับตัวแปรหนึ่งในการสร้างรูปแบบ อย่างไรก็ตามมันต้องใช้เวลา
เลือกแบบที่เหมาะสม โดยเฉพาะถ้าเป็นแพคเกจสถิติที่ใช้ในการค้นหาความสามารถของ
แบบที่ถูกต้อง สำหรับอัตราดอกเบี้ยแม้ว่าความถูกต้องของสุดในหมู่ทั้งหมดเสนอ
วิธี ซึ่งวิธีหนึ่งที่ง่ายที่สุด . นอกจากนี้ จะใช้เวลาในการคำนวณน้อยกว่าการสร้าง
แบบจำลองการถดถอยมากกว่าอีกสองวิธี ผลผู้ใช้ต้องการประเมิน trade-off ระหว่าง
การพยากรณ์ความแม่นยำและข้อจำกัดของวิธีก่อนที่จะเปลี่ยนจากวิธีการแบบดั้งเดิมที่แอน .
เรื่องนี้เป็นเรื่องที่น่าสนใจ เพราะสิ่งสำคัญของการพยากรณ์คือหลักการแห่งความตระหนี่ .
ถ้าทุกรุ่นเท่ากัน แบบง่าย ๆ จะต้องเป็นรุ่นที่ซับซ้อน ด้วยเหตุนี้ทั้ง
และเมื่ออัตราดอกเบี้ยอาจจะต้องการแบบ แอน ตั้งแต่โครงสร้างของทั้งสองวิธีง่ายกว่า
มากกว่าหนึ่งของแอน