¿qué métodos se usan para hacer modelos predictivos en estadística?

tipos de modelos predictivos

El modelado predictivo es el proceso de utilizar resultados conocidos para crear, procesar y validar un modelo que pueda utilizarse para predecir resultados futuros. Es una herramienta utilizada en el análisis predictivo, una técnica de extracción de datos que intenta responder a la pregunta “¿qué podría pasar en el futuro?”

La rápida migración a los productos digitales ha creado un mar de datos que está a disposición de las empresas. Las empresas utilizan los big data para mejorar la dinámica de la relación entre el cliente y la empresa. Esta gran cantidad de datos en tiempo real se obtiene de fuentes como las redes sociales, el historial de navegación por Internet, los datos del teléfono móvil y las plataformas de computación en la nube.

Sin embargo, los datos suelen estar desestructurados y son demasiado complejos para que los seres humanos los analicen en un corto período de tiempo. Debido al enorme volumen de datos, las empresas utilizan herramientas de modelado predictivo, a menudo a través de programas informáticos. Los programas procesan enormes cantidades de datos históricos para evaluar e identificar patrones dentro de los datos. A partir de ahí, el modelo puede proporcionar un registro histórico, así como una evaluación de los comportamientos o eventos que es probable que ocurran de nuevo o en el futuro.

tipos de modelos predictivos en la ciencia de los datos

El modelado predictivo es una técnica que utiliza métodos matemáticos y computacionales para predecir un evento o resultado. Un enfoque matemático utiliza un modelo basado en ecuaciones que describe el fenómeno en cuestión. El modelo se utiliza para pronosticar un resultado en un estado o momento futuro basándose en los cambios de las entradas del modelo. Los parámetros del modelo ayudan a explicar cómo las entradas del modelo influyen en el resultado. Algunos ejemplos son los modelos de regresión de series temporales para predecir el volumen de tráfico de las aerolíneas o la predicción de la eficiencia del combustible basada en un modelo de regresión lineal de la velocidad del motor frente a la carga.

El enfoque de modelización predictiva computacional difiere del enfoque matemático porque se basa en modelos que no son fáciles de explicar en forma de ecuaciones y a menudo requieren técnicas de simulación para crear una predicción. Este enfoque se denomina a menudo modelo predictivo de “caja negra” porque la estructura del modelo no proporciona información sobre los factores que relacionan la entrada del modelo con el resultado. Algunos ejemplos son el uso de redes neuronales para predecir de qué bodega procede una copa de vino o los árboles de decisión en bolsa para predecir la calificación crediticia de un prestatario.

qué son las técnicas de modelado predictivo

En esta serie, escribiré sobre la creación de modelos predictivos utilizando diferentes bibliotecas y herramientas. El objetivo de este artículo es presentarle la ilustración básica de la regresión lineal simple y su funcionamiento. Esta es una forma de iniciar el viaje en el aprendizaje automático.

En primer lugar, permítanme dejar algunas líneas sobre la regresión. El análisis de regresión es una técnica estadística que intenta explorar y modelar la relación entre dos o más variables. Por ejemplo, en ventas, cuanto más se vende, más dinero se gana. Otro ejemplo, un analista puede querer saber si existe una relación entre los accidentes de tráfico y la edad del conductor. Hay muchas otras áreas en las que podemos ver la aplicación de la regresión lineal.

Durante los dos primeros meses de esta serie, enseñaré principalmente análisis de regresión; regresión lineal, regresión polinómica y regresión lineal múltiple. Nuestro enfoque de hoy será la regresión lineal simple. Así que usaremos la regresión lineal simple para crear modelos predictivos.

alteryx

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El análisis predictivo abarca una variedad de técnicas estadísticas de minería de datos, modelado predictivo y aprendizaje automático que analizan hechos actuales e históricos para hacer predicciones sobre eventos futuros o de otra manera desconocidos[1][2].

En los negocios, los modelos predictivos explotan los patrones encontrados en los datos históricos y transaccionales para identificar riesgos y oportunidades. Los modelos capturan las relaciones entre muchos factores para permitir la evaluación del riesgo o el potencial asociado a un conjunto particular de condiciones, guiando la toma de decisiones para las transacciones candidatas[3].

El análisis predictivo se utiliza en la ciencia actuarial,[4] el marketing,[5] la gestión empresarial, los deportes/fantasías,[6] los seguros,[7] la policía,[8] las telecomunicaciones,[9] el comercio minorista,[10] los viajes,[11] la movilidad,[12] la atención sanitaria,[13] la protección de la infancia,[14] los productos farmacéuticos,[15] la planificación de la capacidad,[16] las redes sociales[17] y otros campos.