Tipos de Predicción
El primer paso en ML Studio - Elige qué predecir - hace una sola pregunta: ¿qué tipo de respuesta buscas? Tu respuesta determina todo lo que sigue, por lo que ML Studio presenta tres opciones claramente explicadas y te ayuda a elegir.
No necesitas ningún conocimiento en ciencia de datos. Cada tarjeta explica qué significa el tipo, cuándo usarlo y da un ejemplo formulado en términos de proceso.
Los tres tipos
Binaria - "sí o no"
Predice si algo ocurrirá o no ocurrirá - exactamente dos posibles respuestas.
Úsalo cuando:
- La respuesta es uno de dos resultados (sí / no, aprobado / fallado, ocurrirá / no ocurrirá).
- Quieres marcar casos en riesgo para que un equipo pueda actuar temprano.
Ejemplo en tu proceso: "¿Este caso incumplirá su SLA?" -> Sí o No, con un nivel de confianza.
Binaria es la predicción más simple y común, y el mejor lugar para comenzar.
Clasificación - "qué categoría"
Predice en cuál de varias categorías caerá un caso.
Úsalo cuando:
- Hay tres o más resultados posibles.
- Quieres la categoría más probable junto con las posibles segundas opciones.
Ejemplo en tu proceso: "¿Cuál es el resultado final?" -> Aprobado, Rechazado, Reembolsado o Escalado.
Clasificación aprende los patrones que separan cada categoría. Elígelo cuando un simple sí / no no sea suficiente y necesites saber cuál tipo es.
Regresión - "un número"
Predice un valor numérico - una cantidad, una duración o un conteo.
Úsalo cuando:
- La respuesta es un número, no una categoría.
- Te importa cuánto, cuánto tiempo o cuántos.
Ejemplo en tu proceso: "¿Cuántos días de retraso tendrá este caso?" -> cerca de 3.4 días.
Regresión estima un valor continuo y te dice qué tan cerca suele estar. Elígelo cuando la respuesta se mide, no se etiqueta.
¿No estás seguro de cuál elegir?
Una regla rápida:
| Si tu respuesta es... | Elige |
|---|---|
| sí / no | Binaria |
| una de varias opciones nombradas | Clasificación |
| un número | Regresión |
Qué controla el tipo
Tu elección condiciona el resto del flujo:
- Qué columnas puedes predecir. En el siguiente paso, ML Studio solo ofrece columnas que encajan con el tipo elegido: columnas con dos valores para Binaria, columnas categóricas para Clasificación, y columnas numéricas para Regresión. Consulta Construyendo una predicción.
- Cómo se mide el resultado. Cada tipo se evalúa con las métricas adecuadas para él - por ejemplo, precisión para categorías, o error típico para números. Consulta Entrenamiento y resultados.
- Qué se escribe de vuelta en tus casos. Binaria y Clasificación añaden una etiqueta predicha más un nivel de confianza; Regresión añade un número predicho. Consulta Usando tus predicciones.
Una vez que hayas elegido un tipo, haz clic en Elegir Binaria, Elegir Clasificación o Elegir Regresión para continuar.