Error de predicción

Un error de predicción es la falla de que ocurra algún evento esperado. Cuando las predicciones fallan, los humanos pueden usar metacognitivo funciones, examinando predicciones y fallas previas y decidiendo, por ejemplo, si existen correlaciones y tendencias, como la incapacidad constante de prever los resultados con precisión en situaciones particulares. Aplicar ese tipo de conocimiento puede informar decisiones y mejorar la calidad de las predicciones futuras.

El software de análisis predictivo procesa datos nuevos e históricos para pronosticar la actividad, el comportamiento y las tendencias. Los programas aplican técnicas de análisis estadístico, consultas analíticas y algoritmos de aprendizaje automático a conjuntos de datos para crear modelos predictivos que cuantifiquen la probabilidad de que ocurra un evento en particular.

Los errores son un elemento ineludible de la analítica predictiva que también debe cuantificarse y presentarse junto con cualquier modelo, a menudo en forma de un intervalo de confianza que indica qué tan precisas se espera que sean sus predicciones. El análisis de los errores de predicción de modelos similares o anteriores puede ayudar a determinar los intervalos de confianza.

En inteligencia artificial (IA), el análisis de errores de predicción puede ayudar a guiar el aprendizaje automático (ML), de manera similar a como lo hace para el aprendizaje humano. En el aprendizaje por refuerzo, por ejemplo, un agente puede utilizar el objetivo de minimizar la retroalimentación de errores como una forma de mejorar. En ese caso, a los errores de predicción se les podría asignar un valor negativo y los resultados predichos un valor positivo, en cuyo caso la IA estaría programada para intentar maximizar su puntuación. Ese enfoque del aprendizaje automático, a veces conocido como aprendizaje basado en errores, busca estimular el aprendizaje al aproximarse al impulso humano de dominio.