# 予測値と実測値の比較

> 予測値と実測値の比較 - Use Forecast vs Actual, which allows you to compare how different predictions behave
> from different forecast points to different times in the future.

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## Primary page

- [予測値と実測値の比較](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/build-workbench/experiments/experiment-insights/fcast-v-actual.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Sections on this page

- [次のステップ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/build-workbench/experiments/experiment-insights/fcast-v-actual.html.md#next-steps): In-page section heading.

## Documentation content

| タブ | 説明 |
| --- | --- |
| パフォーマンス | 異なる予測時点から将来の異なる時点まで、異なる予測がどのように挙動するかを比較します。 Time-aware only |

[Forecast vs. Actual](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/evaluate/fore-act.html.md) helps you to answer what, for your needs, is the best distance to predict. 1日だけの予測で最良の結果が得られる場合がありますが、ビジネスにとって最も実用的なものではない場合があります。 ただし、今後3日間の予測は比較的精度が高く、提供された情報に対応する時間が生まれる可能性があります。 エクスペリメントにカレンダーデータが含まれている場合、これらのイベントはこのグラフに表示されるのでイベントの影響に関するインサイトを取得できます。 系列ベースのエクスペリメントは、計画されたスペースとメモリー要件に応じて、 [オンデマンドで計算](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/build-workbench/experiments/experiment-insights/aot.html.md#display-by-series) されることがあることに注意してください。

## 次のステップ

Continue evaluating forecast performance with these related time-aware insights.

- Forecasting Accuracy : See how prediction accuracy changes at each forecast distance in the forecast window.
- Period Accuracy : Compute aggregate error metric values for specific, important periods within the training dataset.
- Series Insights : Review series-specific distribution and metric scores for multiseries projects.