Les erreurs de prédiction sont l'incapacité de prévoir un événement attendu. Lorsque les prédictions échouent, les humains peuvent utiliser des fonctions métacognitives, en examinant les prédictions et les échecs antérieurs et en décidant, par exemple, s'il existe des corrélations et des tendances, comme le fait d'être constamment incapable de prévoir les résultats avec précision dans des situations particulières. Ces connaissances sont utiles pour prendre des décisions et peuvent améliorer la qualité des prédictions futures.
Les logiciels d'analyse prédictive traitent les données nouvelles et historiques pour prévoir l'activité, le comportement et les tendances. Les programmes appliquent des techniques d'analyse statistique, des requêtes analytiques et des algorithmes d'apprentissage automatique à des ensembles de données pour créer des modèles prédictifs qui quantifient la probabilité qu'un événement particulier se produise.
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L'analyse prédictive n'est pas exempte d'erreurs. Celles-ci doivent être quantifiées, présentées avec chaque modèle et souvent sous la forme d'un intervalle de confiance. Cela indique la précision de leurs prédictions. L'analyse des erreurs de prédiction dans les modèles précédents ou dans des modèles similaires peut servir à déterminer les intervalles de confiance. L'intelligence artificielle (IA) peut utiliser les erreurs de prédiction pour guider l'apprentissage machine (ML) de la même manière qu'elle aide l'apprentissage humain. Dans l'apprentissage par renforcement, par exemple, un agent peut utiliser l'objectif de minimiser les retours d'erreurs comme moyen de s'améliorer. Dans ce cas, les erreurs de prédiction pourraient se voir attribuer une valeur négative et les résultats prédits une valeur positive, auquel cas l'IA serait programmée pour tenter de maximiser son score. Cette approche du ML est parfois appelée apprentissage par l'erreur. Elle vise à encourager l'apprentissage et à imiter le désir humain de maîtrise.
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