如何评估马尔可夫模型的准确性

时间:2017-11-27 22:08:05

标签: machine-learning evaluation markov-chains stochastic-process markov-models

我创建了以下马尔可夫链模型。我正在努力用数学方法证明我的模型正常工作,或者无法正常工作。

顺序:开始,状态1,状态2,状态3,状态3,状态2,状态1,状态2,状态1,结束

状态: start,state1,state2,state3,end

分布:

Start: 1
state1: 3
state2: 3
state3:2
end: 1

令牌对:

(Start,state1):1
(state1, state2):2, (state1,end):1
(state2,state3):1, (state2, state1): 2
(state3,state3):1, (state3, state2):1
(end, ‘None’):1

可能的代币跟随每个键:

Start:  [state1]
state1:  [state2, end]
state3: [state3, state2]
state2: [state3, state1]
end: ‘None’

转型矩阵:

         Start   state1    state2   state3    end   
Start     0         1        0         0       0  
state1    0         0        0      0.666...  0.33...
state3    0         0        0.5      0.5      0
state2    0        0.66...   0.33...   0       0
end       0         0        0         0       0

我使用MLE计算转换矩阵。

问题:如果我的模型正在运行,我如何以数学方式证明...例如比如计算平均误差平方。

我有一个想法。如果我把序列作为正确的序列。并尝试使用矩阵提出建议。 在每个步骤中,我将测试该建议是否与我已证实的序列相同。总结错误(error_sum)。我的错误将是error = error_sum / all_steps。

理论上,这将有效。但我正在寻找的是一种经过数学证明的方法,我可以证明为什么这种方法是一个好主意。你有什么建议可以提供给我吗?

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