Ginagamit ang interpolation upang mahulaan ang mga value na umiiral sa loob ng isang set ng data, at ginagamit ang extrapolation upang mahulaan ang mga value na nasa labas ng isang set ng data at gumamit ng mga kilalang value para mahulaan ang mga hindi kilalang value. Kadalasan, mas maaasahan ang interpolation kaysa extrapolation, ngunit maaaring maging mahalaga ang parehong uri ng hula para sa iba't ibang layunin.
Ano ang layunin ng extrapolation?
Ang
Extrapolation ay isang pagtatantya ng isang halaga batay sa pagpapalawak ng isang kilalang pagkakasunud-sunod ng mga halaga o katotohanan sa kabila ng lugar na tiyak na kilala. Sa pangkalahatang kahulugan, ang pag-extrapolate ay ang paghinuha ng isang bagay na hindi tahasang nakasaad mula sa umiiral na impormasyon.
Bakit tayo gumagamit ng interpolation?
Sa madaling salita, ang interpolation ay isang proseso ng pagtukoy sa mga hindi kilalang value na nasa pagitan ng mga kilalang data point. Ito ay kadalasang ginagamit upang hulaan ang mga hindi kilalang halaga para sa anumang mga punto ng data na nauugnay sa heograpiya gaya ng antas ng ingay, pag-ulan, elevation, at iba pa.
Bakit mas tumpak ang interpolation?
Sa dalawang paraan, mas gusto ang interpolation. Ito ay dahil mas malaki ang posibilidad na makakuha tayo ng wastong pagtatantya. Kapag gumamit kami ng extrapolation, ginagawa namin ang pagpapalagay na ang aming naobserbahang trend ay nagpapatuloy para sa mga halaga ng x sa labas ng hanay na ginamit namin upang mabuo ang aming modelo.
Ano ang pinakatumpak na paraan ng interpolation?
Ang
Radial Basis Function interpolation ay isang magkakaibang pangkat ng datamga pamamaraan ng interpolation. Sa mga tuntunin ng kakayahang magkasya sa iyong data at makabuo ng makinis na surface, ang Multiquadric na paraan ay itinuturing ng marami bilang ang pinakamahusay. Ang lahat ng paraan ng Radial Basis Function ay mga eksaktong interpolator, kaya sinusubukan nilang igalang ang iyong data.
