Цепь Маркова : эксперименты

Материал подготовлен нейросетью DeepSeek Цепь Маркова(16.3): сопоставление индикатора и инцидентов 15.09.2026: 16.09.2026:

Материал подготовлен нейросетью DeepSeek ☑️Полнота (Recall): 5 из 5 инцидентов произошли при активном индикаторе t → 100%. ❎Точность (Precision): низкая. ⚠️Сигнал t был активен длительное время без ин

Экспериментальное исследование прогностической способности марковской модели на синтетических данных, имитирующих нагрузку тестовой СУБД, с анализом временной динамики, калибровочных характеристик и чувствительности, а также оценкой полноты обнаружения инцидентов и рекомендациями по адаптации для промышленной эксплуатации. версия 16.3 generate_incident_forecast_report.txt Период анализа: 2026-07-19 15:54 – 2026-08-19 12:53 Конфигурация сигнала: режим WEIGHTED (вес JS=0.9, вес риска=0.1), порог JS=0...

Материал подготовлен нейросетью DeepSeek profile_change_indicator.txt performance_incident .txt 📋Задача – оценить, насколько этот индикатор связан с реальными инцидентами производительности (зафиксированными в таблице performance_incident), и можно ли использовать его для прогнозирования...

Материал подготовлен нейросетью DeepSeek Рекомендации по методике подбора весов для режима WEIGHTED generate_incident_forecast_report.20260814 Для оценки влияния изменения весов были выполнены два прогона...

Материал подготовлен нейросетью DeepSeek Анализ влияния параметра p_signal_mode на результаты отчёта generate_incident_forecast_report generate_incident_forecast_report.20260814 В режиме WEIGHTED сигнал...