Tipos de predicciones

Tipos de predicciones

🔦 Tipos de predicciones

☑ Qué tipos de predicciones se pueden hacer utilizando buenas teorías

La función predict(model, data) de la programación en R se utiliza para aplicar un modelo ya obtenido a otra sección del conjunto de datos sobre el que se ha entrenado el modelo; los datos sobre los que se ha construido el modelo se denominan conjunto de datos de entrenamiento y los datos sobre los que se va a aplicar el modelo se denominan conjunto de datos de prueba.
Abarca todos los marcos temporales; en esencia, tendrá en cuenta tanto los datos históricos como los actuales y construirá un modelo sobre la base de esos datos para predecir o pronosticar los datos. Se tratarán los métodos estadísticos, el análisis predictivo, el aprendizaje automático y otros temas.
Por ejemplo, utilizaremos el mismo escenario que en el análisis descriptivo, en el que una vez que introducimos los datos históricos o actuales en nuestro modelo y ejecutamos el comando de predicción en nuestros nuevos datos de entrada, el modelo nos dirá automáticamente cuál de los nuevos clientes tiene probabilidades de incumplir los préstamos. Este método da a la organización una idea clara de la dirección en la que puede operar.

🐵 Tipos de predicciones en matemáticas

A pesar de esto, tengo la sensación de que pocos de nosotros hacemos predicciones de forma habitual. Para mí, siempre ha habido una desconexión entre lo valiosas que creo que son las predicciones en teoría y lo mucho que las hago en la práctica.
No importa qué tipo de predicciones hagas si tu objetivo es estar más calibrado en general. Como resultado, los ejercicios de calibración tienden a centrarse en preguntas con respuestas sencillas, como “¿Qué tamaño tiene el Monte Everest?” o “¿Morirá Don Draper antes de que termine Mad Men?” Considere el Juego de la Credibilidad, el Libro de Predicciones y este artículo más reciente. Y el entrenamiento de calibración es efectivo.
Hacer predicciones sobre trivialidades puede aumentar mi capacidad de calibración general, pero no me ayudará a mejorar mis modelos del mundo. Es decir, no me ayudará a ser más fiable, al menos no en ninguno de los ámbitos que me interesan. Podría ser más preciso sobre la altura de las montañas si respondo a muchas preguntas sobre ellas, pero eso no me sirve de mucho.

💭 Tipos de predicción en la minería de datos

La predicción de secuencias es una tarea común de aprendizaje automático que consiste en predecir el siguiente símbolo o símbolos basándose en la secuencia de símbolos observada previamente. Se pueden utilizar como símbolos un número, un alfabeto, una letra, un evento o un objeto como una página web o un producto. Considere el siguiente escenario:
En varias aplicaciones, la capacidad de predecir el siguiente elemento de una secuencia es fundamental. Un modelo de predicción de secuencias aprende a reconocer patrones en los datos de entrada secuenciales y predice el valor que viene a continuación.
Una serie temporal es una colección ordenada de datos en la que la secuencia de observaciones está dispuesta en orden temporal. El objetivo de la previsión de series temporales es predecir lo que ocurrirá a continuación en la serie. Por lo tanto, la previsión de series temporales implica el entrenamiento del modelo con datos históricos y su posterior utilización para predecir eventos futuros.
La clasificación de secuencias entrena un modelo de clasificación que puede predecir la etiqueta de clase de una secuencia no vista utilizando conjuntos de datos etiquetados con algunas entradas de secuencia y etiquetas de clase como salidas.

❤ Ejemplos de predicción

La analítica predictiva es un concepto que probablemente haya escuchado antes, tanto si ha trabajado como si ha leído sobre analítica. Los modelos de análisis predictivo, que son los más solicitados actualmente en el sector, están diseñados para evaluar datos históricos, descubrir patrones, observar tendencias y utilizar ese conocimiento para hacer predicciones sobre tendencias futuras. Aunque a menudo se habla del beneficio económico de los análisis predictivos, el proceso por el que se producen recibe poca atención. Por ello, esta entrada del blog se centrará en los diferentes tipos de modelos predictivos y en cómo se desarrollan.
Uno de los modelos de análisis predictivo más populares es el modelo de previsión. Gestiona la predicción de valores métricos mediante la estimación de nuevos valores de datos basados en aprendizajes de datos históricos. Si no hay valores numéricos en los registros históricos, suele utilizarse para producirlos. La capacidad de los análisis predictivos para introducir varios parámetros es una de sus características más potentes. Por ello, son uno de los modelos de análisis predictivo más comunes en el mercado. Se utilizan en una gran variedad de sectores y negocios. Los análisis de previsión ayudarán a un centro de llamadas a determinar cuántas llamadas de servicio recibirá en un día determinado, o a una zapatería a medir la cantidad de inventario que necesitará para el próximo periodo de ventas. Los modelos de previsión son habituales porque pueden utilizarse en una gran variedad de situaciones.

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