Revisar los modelos de series temporales
Una vez finalizada la primera versión del entrenamiento del modelo, analice las métricas de modelos resultantes y los modelos recomendados.
Cuando ejecute la versión del experimento, se le lleva a la pestaña Modelos, donde puede comenzar a analizar las métricas del modelo resultante. Puede acceder a la vista de esquema y a la vista de datos volviendo a la pestaña Datos. Se pueden realizar análisis más granulares en las pestañas Comparar y Analizar.
La pestaña Modelos en el experimento de series temporales.
Analizar la tabla Métricas de modelos
Ahora estamos en la pestaña Modelos. En la sección Métricas del modelo, se destacan los modelos recomendados en función de los requisitos de calidad habituales. El mejor modelo, 
, se ha seleccionado automáticamente para el análisis.
Los modelos entrenados en el experimento ofrecen tres recomendaciones. Un mismo modelo puede representarse en más de una recomendación. Las recomendaciones son:
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El mejor modelo: el modelo que mejor equilibra las métricas de exactitud de alto rendimiento y la velocidad de predicción.
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El más preciso: el modelo obtiene la puntuación más alta en las métricas de exactitud equilibrada y bruta. -
El modelo más rápido: el modelo que tiene la velocidad de predicción más rápida, además de unas métricas sólidas relacionadas con la exactitud.
Es importante elegir el modelo que mejor se adapte a su caso de uso. En la mayoría de los casos, el Mejor modelo es la opción más favorable. Sin embargo, su caso de uso predictivo podría requerir velocidades de predicción o métricas de exactitud particulares.
Para una vista general en profundidad de cómo se determinan los tipos de modelos superiores, consulte Seleccionar el mejor modelo para usted.
Métricas del modelo tabla que presenta puntuaciones y modelos recomendados.
Análisis del Resumen de entrenamiento del modelo
Concentre su atención en el Resumen de entrenamiento del modelo en la parte derecha de la interfaz. Para experimentos de series temporales, el resumen de entrenamiento del modelo proporciona detalles sobre la configuración de series temporales que ha creado. En particular, puede ver que la ventana de previsión máxima ahora se ha confirmado y ya no es una estimación.
Resumen de entrenamiento del modelo que muestra detalles sobre el problema de series temporales configurado.
Analizar el gráfico de Error de predicción en la ventana de previsión
El gráfico Error de predicción en la ventana de previsión es una visualización generada automáticamente, que le permite obtener una visión rápida de la tasa a la que el modelo seleccionado predice valores incorrectos. Puede ver el error de los percentiles décimo, quincuagésimo y nonagésimo.
Gráfico de Error de predicción en la ventana de previsión para el modelo seleccionado.
Las pestañas Comparar y Analizar
En las pestañas Comparar y Analizar, puede usar análisis integrados para evaluar y analizar las métricas del modelo con mayor detalle.
La pestaña Analizar le permite evaluar el modelo en detalle. Puede ver las predicciones para cada grupo individualmente. Esta pestaña muestra los valores predichos frente a los reales para el conjunto de prueba, por grupo.
La pestaña Analizar en el experimento de series temporales, que muestra los valores reales frente a los pronosticados para un único valor del grupo 1.
Para más información, vea:
Pasos siguientes
En este tutorial, procederá a implementar el Mejor modelo identificado en la versión 1 del entrenamiento. Pase a la siguiente sección para ver cómo implementar su modelo de series temporales.