Si tu modelo de pronóstico se veía así pero en realidad los números resultaron más así, es posible que te estés preguntando qué salió mal. Vamos a examinar tres problemas comunes en los modelos de pronóstico de datos para entender qué son, por qué ocurren y cómo evitarlos. Así que empecemos con el número uno, que se llama subajuste (underfitting). Esto ocurre cuando un modelo de datos no puede capturar con precisión la relación entre las variables de entrada y salida, y generalmente sucede cuando el modelo es demasiado simple, no puede establecer la tendencia dominante dentro de los datos. Si un modelo no puede generalizar bien a nuevos datos, no hará un buen trabajo en las tareas de pronóstico, y obtendrás malos modelos de pronóstico. Un modelo de datos óptimo en este conjunto de datos de entrenamiento podría verse algo así, mientras que un modelo de subajuste se verá más como esto, con un sesgo alto y una varianza baja. Este modelo indica claramente que estás experimentando un subajuste.
Afortunadamente, el subajuste suele ser bastante fácil de detectar, incluso durante el modelado del conjunto de datos de entrenamiento. Para solucionarlo, necesitamos establecer mejor la relación dominante entre las variables de entrada y salida desde el principio para construir un modelo de ajuste mejor y probablemente un poco más complejo. Hay tres formas de hacerlo: una de ellas es disminuir algo llamado regularización, lo que significa permitir que el modelo sea un poco más libre en cómo establece la relación entre las entradas y las salidas. Hay varios métodos, como la regularización l1 y la regularización de Lasso, que ayudan a reducir el ruido y los valores atípicos dentro de un modelo. La segunda opción es aumentar los datos de entrenamiento. Muchas veces, el problema de subajuste se debe a que se detiene el entrenamiento muy pronto. Más datos de entrenamiento pueden llevar a un modelo de ajuste mejor. Y finalmente, la tercera opción es la selección de características. Esto se utiliza en cualquier modelo en el que queremos seleccionar características específicas para determinar un resultado dado. Si no hay suficientes características predictivas presentes, se deben introducir más características o características de mayor importancia. Eso es lo que llamamos selección de características.
Pasemos ahora al número dos: sobreajuste (overfitting). El problema con el sobreajuste es que ocurre cuando un modelo estadístico se ajusta exactamente a los datos de entrenamiento. Cuando esto sucede, el algoritmo no puede desempeñarse con precisión frente a datos no vistos, lo cual va en contra de su propósito. Y aquí está el problema con el sobreajuste: a veces, se puede desencadenar al abordar el subajuste de manera demasiado agresiva. Un modelo de sobreajuste puede verse más o menos así, con una tasa de error baja y una varianza muy alta. Esto está lejos de ser una línea recta. Aquí, el modelo está tan perfectamente ajustado a los datos de entrenamiento que confunde el ruido o parte de la información irrelevante del conjunto de datos de entrenamiento con la señal.
A diferencia del subajuste, el sobreajuste no siempre es tan fácil de detectar inicialmente. Para encontrarlo, necesitamos hacer pruebas de ajuste del modelo utilizando técnicas como la validación cruzada de k-fold, que divide los datos de entrenamiento en subconjuntos de igual tamaño llamados «folds» y proporciona una puntuación de evaluación para tu modelo. Para prevenir el sobreajuste, se pueden considerar las siguientes técnicas: una de ellas es la ampliación de datos. Aunque en general es mejor inyectar información relevante y limpia en los datos de entrenamiento, a veces se agrega un poco de datos ruidosos para hacer que el modelo sea más estable. Otro método son los métodos de conjunto (ensemble methods), que consisten en un conjunto de clasificadores que agrupan sus predictores para identificar el resultado más popular. El bagging es un método así, donde se entrenan múltiples modelos en paralelo con diferentes subconjuntos de datos. Y otra opción es el «early stopping», que busca detener el entrenamiento antes de que el modelo comience a aprender el ruido dentro de los datos de entrenamiento. Por supuesto, es importante tener cuidado de no detener el entrenamiento demasiado pronto, o te enfrentarás a un caso de subajuste.
Finalmente, además del subajuste y el sobreajuste, otro problema común es el malos datos. Esto se refiere a datos incorrectos, irrelevantes o incompletos. Los datos de entrenamiento de mala calidad pueden generar tasas de error más altas y decisiones sesgadas, incluso cuando el modelo subyacente es sólido. Los modelos de pronóstico de datos solo son efectivos en la medida en que los datos en los que se entrenan sean buenos. Aquí hay algunos consejos para evitar malos datos: en primer lugar, debes asegurarte de que tus datos sean precisos y completos realizando verificaciones cruzadas con otras fuentes de datos. Otra cosa que puedes hacer es eliminar los valores atípicos, ya que a veces pueden distorsionar los resultados y hacer que una situación poco común parezca más probable de lo que realmente es. Y finalmente, debes asegurarte de que los datos sean oportunos, ya que los datos desactualizados o antiguos son malos datos.
Resumen del artículo
En este artículo, hemos explorado tres problemas comunes en los modelos de pronóstico de datos: subajuste, sobreajuste y malos datos. El subajuste ocurre cuando un modelo es demasiado simple y no puede capturar la relación principal entre las variables de entrada y salida. Para solucionarlo, podemos disminuir la regularización, aumentar los datos de entrenamiento y utilizar la selección de características. Por otro lado, el sobreajuste se produce cuando un modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento y no puede generalizar bien a nuevos datos. Para prevenir el sobreajuste, podemos utilizar técnicas como la ampliación de datos, los métodos de conjunto y el «early stopping». Finalmente, los malos datos son aquellos que son incorrectos, irrelevantes o incompletos, y pueden afectar la precisión de los modelos de pronóstico. Para evitar malos datos, debemos asegurarnos de que sean precisos, eliminar los valores atípicos y utilizar datos actualizados.
Preguntas frecuentes
1. ¿Cómo puedo saber si mi modelo está experimentando subajuste?
El subajuste se caracteriza por un sesgo alto y una varianza baja en el modelo. Si el modelo parece ser demasiado simple y no captura la relación principal entre las variables de entrada y salida, es probable que estés experimentando subajuste.
2. ¿Cuál es la diferencia entre el subajuste y el sobreajuste?
El subajuste ocurre cuando un modelo es demasiado simple y no puede capturar la relación dominante en los datos. El sobreajuste, por otro lado, ocurre cuando un modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento y no puede generalizar bien a nuevos datos.
3. ¿Cómo puedo evitar el malos datos en mis modelos de pronóstico?
Para evitar malos datos, debes asegurarte de que sean precisos y completos, realizando verificaciones cruzadas con otras fuentes de datos. Además, debes eliminar los valores atípicos y utilizar datos actualizados y oportunos.
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