Comparar las predicciones de los modelos de predicción (Tutorial intermedio de minería de datos)
En los pasos anteriores de esta lección, creó los tres modelos siguientes:
Predicciones para cada combinación de región y modelo, basadas únicamente en los datos del modelo individual y región.
Predicciones para todos los modelos en un ámbito mundial, basadas en datos agregados.
Predicciones para el modelo M200 de la región de Norteamérica, basado en el modelo agregado.
En esta tarea final, contrastará las predicciones de cada modelo con el fin de saber cómo afecta el uso del modelo generalizado a los resultados.
Comparar los resultados de la predicción
El análisis de los resultados del modelo de minería de datos original reveló un gran intervalo entre ciertas regiones y líneas de modelo. La línea de tendencia para el modelo M200 era particularmente alta, mientras que las líneas de tendencia para el modelo T1000 eran bajas y relativamente planas.
.gif "Serie que predice la cantidad de M200 y T1000")
Puede crear un gráfico que incluya todas las predicciones exportando los resultados y los datos originales a Microsoft Excel, que proporciona herramientas más sofisticadas para representar y administrar varias series de datos. El diagrama siguiente muestra las líneas de tendencia solo para los modelos del producto M200 y compara las predicciones del primer modelo de minería de datos con las predicciones que usan el modelo de minería de datos agregado.
.gif "Gráfico de Excel que compara las predicciones")
En el gráfico anterior, se puede ver que el modelo de minería agregado conserva las tendencias generales mientas reduce las fluctuaciones de la serie de datos individual. La tabla siguiente proporciona una parte de la serie de datos que se usa para crear el gráfico como ayuda comparativa.
Serie y modelo de minería de datos |
7/25/2008 |
8/25/2008 |
9/25/2008 |
10/25/2008 |
11/25/2008 |
|---|---|---|---|---|---|
M200 Europa — agregado |
143 |
126 |
115 |
119 |
94 |
M200 Europa — específico |
121 |
142 |
152 |
149 |
154 |
M200 Norteamérica — agregado |
208 |
150 |
149 |
151 |
172 |
M200 Norteamérica — específico |
163 |
178 |
156 |
173 |
203 |
M200 Pacífico — agregado |
89 |
80 |
71 |
77 |
57 |
M200 Pacífico — específico |
46 |
44 |
42 |
42 |
38 |
T1000 Europa — agregado |
65 |
51 |
54 |
53 |
48 |
T1000 Europa — específico |
42 |
41 |
43 |
42 |
43 |
T1000 Norteamérica — agregado |
103 |
84 |
79 |
85 |
68 |
T1000 Norteamérica — específico |
82 |
78 |
78 |
83 |
83 |
T1000 Pacífico — agregado |
68 |
52 |
48 |
56 |
44 |
T1000 Pacífico — específico |
38 |
39 |
37 |
38 |
36 |
Conclusión
Ha aprendido cómo crear un modelo de serie temporal que se puede usar para la predicción y un modelo generalizado que se puede aplicar a una serie de datos diferente.
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