Cómo utilizar la analítica supervisadas para entrenar modelos predictivos
En análisis supervisadas, tanto de entrada como de salida preferidos son parte de los datos de entrenamiento. El modelo de análisis predictivo se presenta con los resultados correctos como parte de su proceso de aprendizaje. Tal aprendizaje supervisado asume ejemplos pre-anuncios: El objetivo es conseguir que el modelo de aprender de la clasificación anteriormente conocido por lo que puede etiquetar correctamente el siguiente punto de datos desconocidos sobre la base de lo que ha aprendido.
Cuando el entrenamiento del modelo es completa, una función matemática se deduce mediante el examen de los datos de entrenamiento. Esa función se utiliza para etiquetar nuevos puntos de datos.
Para que este enfoque funcione correctamente, los datos de entrenamiento - junto con los datos de prueba - debe ser cuidadosamente seleccionado. El modelo entrenado debe ser capaz de predecir la etiqueta correcta para un nuevo punto de datos rápida y precisa, basada en el tipo (s) de datos que el modelo ha visto en los datos de entrenamiento.
Análisis supervisadas ofrecen algunas ventajas:
El analista está a cargo del proceso.
Etiquetado se basa en las clasificaciones conocidas.
Errores de etiquetado se pueden resolver fácilmente.
La otra cara de estas ventajas es un conjunto igualmente distinta de desventajas potenciales:
Cualquier error en la fase de entrenamiento se reforzarán en el futuro.
La clasificación proporcionada por el analista no describa toda la población de manera adecuada.
El modelo puede ser incapaz de detectar clases que se desvían del conjunto de entrenamiento inicial.
La suposición de que los grupos dentro de los datos no se superponen - y que pueden ser fácilmente separados - puede no resultar válida.
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