Creación de un modelo predictivo

Antes de crear un modelo predictivo, debe tener conocimientos en el modelo de aprendizaje automático:

• Liste los datos que requiere el modelo para realizar una predicción. Por ejemplo, la predicción se puede basar en la antigüedad y el salario mensual del cliente, así como en la cantidad y la duración del préstamo.
• Averigüe la forma prevista de la predicción. Puede ser un número en el rango del 1 al 100, donde 100 significa que es seguro que el cliente reembolsará el préstamo y 1 significa que no.
• Verifique el rango de los valores con los que se ha entrenado el modelo. Por ejemplo, si la edad del cliente se utilizan para realizar la predicción, verifique el rango de edades con el que se ha entrenado el modelo. Al asegurarse de que los datos de entrada que proporciona al modelo predictivo están dentro de este rango, puede incrementar la fiabilidad de sus predicciones.

Para crear un modelo predictivo, genere una plantilla basada en un modelo de aprendizaje automático. Contiene varios nodos que se generan automáticamente para usted:

• Como nodo de datos de entrada que representa uno de los tipos de datos de entrada que requiere el modelo de aprendizaje automático para realizar una predicción.
• Un nodo de decisión para la correlación de los datos de entrada. Contiene las reglas que escribe para correlacionar los tipos de datos de entrada del modelo de aprendizaje automático con tipos de datos del modelo de datos.
• Un nodo de decisión que contiene la regla para invocar el modelo de aprendizaje automático.
• Un nodo de decisión para la correlación de los datos de salida. Contiene reglas que se escriben para correlacionar el tipo de datos de salida del modelo de aprendizaje automático con un tipo de datos del modelo de datos.