Uso de Tus Predicciones

Una vez que un modelo gana la búsqueda, ML Studio lo pone a trabajar automáticamente. La predicción se convierte en parte de los enriquecimientos de tu conjunto de datos, por lo que cada caso recibe valores predichos que se actualizan cada vez que se recarga el conjunto de datos. Esta página cubre dónde aparecen esos valores, cómo leerlos y cómo gestionar tus predicciones guardadas.

Dónde aparecen los valores predichos

Una predicción terminada añade nuevas columnas a tus casos. Las encontrarás en Case Explorer (y en cualquier otro lugar donde se usen atributos de caso - filtros, paneles, y exportaciones) después de recargar el conjunto de datos.

Las columnas predichas se nombran según tu objetivo:

• Predicted [target] - el valor predicho para cada caso. Para Binario y Clasificación este es la etiqueta predicha (por ejemplo una clase como Rehab o una bandera 0 / 1); para Regresión es el número predicho (por ejemplo 4.75 días).
• [target] confidence - para Binario y Clasificación, cuán confiable es el modelo en esa predicción, mostrado como un porcentaje. (Las predicciones de Regresión reportan el número directamente y no añaden una columna separada de confianza.)

Porque cada predicción es solo un conjunto de atributos de caso, puedes construir más de una en el mismo conjunto de datos. En el ejemplo arriba, un caso lleva una duración predicha de estancia, una disposición de alta predicha, y una bandera de reingreso predicha con su confianza - todo a la vez.

Cómo leer los valores

• Ordena o filtra en una columna Predicted [target] para encontrar los casos que importan - los que se predice que fallarán, que llegarán tarde, o que caerán en una categoría que te interesa.
• Usa la confianza para enfocarte en las predicciones sobre las que el modelo está más seguro, o para revisar las que están en el límite.
• Combínalo con tus otros atributos para actuar - encamina casos de alto riesgo, prioriza trabajo, o activa una alerta.

Manteniendo las predicciones actualizadas

Los valores predichos se recalculan cada vez que se recarga el conjunto de datos, así que se mantienen al día con tus datos más recientes. Si añades nuevos casos o nueva actividad, recarga el conjunto de datos para actualizar las predicciones.

Gestionando tus predicciones

Cada predicción que construyes se guarda con el proyecto y se lista bajo Your predictions en la pantalla de inicio de ML Studio. Cada entrada muestra el objetivo, el tipo de predicción, cuándo fue entrenada, y la puntuación del modelo ganador. Desde ahí puedes:

• Abrir el informe de entrenamiento - revisitar la tarjeta de puntuación completa, métricas, drivers y la tabla de clasificación para esa predicción en cualquier momento.
• Reentrenar - reconstruir el modelo con los datos actuales. Utilízalo después de que tu proceso o datos hayan cambiado, para que la predicción aprenda de los casos más recientes.

El reentrenamiento busca los modelos otra vez y actualiza las mismas columnas predichas en su lugar, así que todo lo que ya esté construido sobre ellas sigue funcionando.

Consejos

• Empieza con Binario. Una predicción de sí / no es la forma más rápida de obtener un resultado útil y fácil de leer.
• Enriquece primero. Cuantos más enriquecimientos significativos tenga tu conjunto de datos, más tiene el modelo para aprender, y mejor será la predicción.
• Reentrena periódicamente. Los procesos cambian con el tiempo; un reentrenamiento ocasional mantiene las predicciones precisas.

Proporcionando retroalimentación

ML Studio es una función alfa y tu retroalimentación la moldea:

• Correo electrónico: support@mindzie.com
• Asunto: incluye "Alpha Feedback: ML Studio"
• Incluye: qué intentabas hacer, qué ocurrió, y qué esperabas.