Glosar

Modelare predictivă

Ce este Modelare predictivă?

Modelarea predictivă este nucleul tehnic al analizei predictive: pe baza unor date-exemplu cu rezultate cunoscute se construiește un model care prezice o valoare sau o clasă pentru cazuri noi. Metodele uzuale includ regresia, arborii de decizie, pădurile aleatorii și rețelele neuronale. Un model poate estima, de exemplu, prețul unei proprietăți pornind de la suprafața locuibilă, amplasare și anul construcției. Înainte de utilizare, este testat pe date păstrate deoparte, pentru a detecta supraajustarea.

Subiecte

modelare
predicție
machine learning

Încercați KI.ordo

Agenți, fluxuri și șabloane într-un singur spațiu de lucru – demo gratuit de 24 de ore.

Porniți demo-ul

← Toți termenii

Termeni înrudiți

Analiză predictivă

Analiza predictivă folosește date istorice, statistică și învățare automată pentru a estima evenimente viitoare probabile. Răspunde la întrebări precum: care clienți urmează să renunțe? Ce stoc va fi necesar luna viitoare? Când este probabil să se defecteze un utilaj? Rezultatele sunt probabilități, nu certitudini. Valoarea lor depinde în mare măsură de calitatea datelor și de faptul că predicțiile ajung efectiv în decizii și procese.

analiza datelor
prognoză
+1

Regresia liniară

Regresia liniară este o metodă statistică ce descrie relația dintre o variabilă țintă și unul sau mai mulți predictori cu ajutorul unei drepte sau al unui plan. Coeficienții sunt aleși, de obicei, astfel încât să minimizeze suma pătratelor abaterilor. Metoda este ușor de înțeles și de interpretat: poate estima, de exemplu, cu cât cresc veniturile atunci când bugetul de publicitate crește cu 1.000 €. Își atinge limitele în cazul relațiilor neliniare.

Statistică
prognoză
+1

Regresie cu păduri aleatorii

Regresia cu păduri aleatorii prezice valori numerice combinând mulți arbori de decizie. Fiecare arbore este antrenat pe un eșantion aleatoriu al datelor și pe o selecție aleatorie de caracteristici; rezultatul este media predicțiilor tuturor arborilor. Metoda devine astfel mai robustă și mai puțin predispusă la supraajustare decât un singur arbore. Se folosește, de exemplu, pentru prognoze de vânzări, estimări de prețuri sau cererea de energie – adesea ca punct de pornire solid pentru date tabelare.

regresie
metodă de ansamblu
+1

Validarea încrucișată

Validarea încrucișată este o metodă de verificare a cât de bine generalizează un model pe date noi, nevăzute. În validarea încrucișată k-fold, datele sunt împărțite în k părți; modelul este antrenat de k ori pe k−1 părți și testat de fiecare dată pe partea rămasă, după care rezultatele sunt mediate. Aceasta ajută la depistarea supraînvățării și la compararea echitabilă a modelelor sau setărilor, mai ales când sunt disponibile puține date.

Evaluarea modelelor
validare
+1