A autocorrelação é um método estatístico que avalia a intensidade com que a saída de um modelo autorregressivo é influenciada por suas variáveis defasadas. Os cientistas de dados usam a autocorrelação para descrever a relação entre a saída e as entradas atrasadas de um modelo. Quanto maior a correlação, maior a precisão da predição do modelo. A seguir estão algumas considerações sobre autocorrelação:
Uma correlação positiva significa que a produção segue as tendências traçadas nos valores anteriores. Por exemplo, o modelo prevê que o preço das ações aumentará hoje porque aumentou nos últimos dias.
Uma correlação negativa significa que a variável de saída é oposta aos resultados anteriores. Por exemplo, o sistema autorregressivo observa que os últimos dias estavam chovendo, mas previu um dia ensolarado amanhã.
A correlação zero pode indicar a falta de padrões específicos entre a entrada e a saída.
Os engenheiros de dados usam a autocorrelação para determinar quantas etapas devem incluir no modelo para otimizar os recursos de computação e a precisão das respostas. Em algumas aplicações, o modelo autorregressivo pode mostrar uma forte autocorrelação ao usar variáveis do passado imediato, mas uma autocorrelação mais fraca para entradas distantes. Por exemplo, engenheiros descobriram que um preditor meteorológico autorregressivo é menos sensível às previsões anteriores de mais de 30 dias. Então, eles revisaram o modelo para incluir apenas os resultados atrasados dos últimos 30 dias. Isso levou a resultados mais precisos usando menos recursos de computação.