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Formatos aceptados: CSV, Excel, JSON
Cómo Funciona
Análisis de Datos
Esta etapa implica recolectar, limpiar y analizar datos históricos para comprender patrones y tendencias que afectan el rendimiento de los modelos predictivos. Asegura datos de alta calidad y sin sesgo, adecuados para pruebas posteriores utilizando herramientas estadísticas avanzadas para interpretar la información.
Identificación de Diferencias
En esta fase, se aplica la Prueba de Friedman, un análisis estadístico para determinar si existen diferencias significativas en el rendimiento de varios modelos predictivos. Esta prueba es crucial para validar que los resultados no son meramente debido al azar y que los modelos son realmente distintos en sus capacidades predictivas.
Comparaciones Detalladas
Después de identificar diferencias significativas, se realiza una prueba post-hoc para hacer comparaciones específicas entre pares de modelos. Esta prueba proporciona una visión más profunda de las interacciones, destacando qué modelos presentan diferencias reales y no aleatorias, ayudando en la toma de decisiones futuras.
Algoritmos Utilizados
Descubre los algoritmos aplicados para la predicción del departamento académico. Cada uno tiene un enfoque único para el análisis de datos.
AutoARIMA
Analiza datos históricos para encontrar patrones y hacer predicciones futuras.
Leer más...LSTM
Memoria a Largo Plazo y Corto Plazo
Redes neuronales que retienen información durante largos períodos para predecir secuencias complejas.
Leer más...CNN
Red Neuronal Convolucional
Especializadas en identificar patrones dentro de los datos, como imágenes o secuencias.
Leer más...AutoEncoders
Aprenden a comprimir y reconstruir datos, ayudando a identificar patrones clave.
Leer más...Ejemplo de Visualización de Resultados
A continuación se muestra un ejemplo de la visualización de los resultados obtenidos en el análisis de la Prueba de Friedman. Este gráfico muestra los valores del Error Cuadrático Medio (MSE) para cuatro modelos diferentes, representados en el eje horizontal. El eje vertical indica el valor del MSE, donde se puede observar que todos los modelos tienen resultados relativamente similares. Este análisis ayuda a evaluar la efectividad de cada modelo en función del MSE, proporcionando una visión clara de su rendimiento.
Valor-P: 0.987
Estadística: 0.138
No hay diferencias significativas entre los modelos en términos de Error Cuadrático Medio (MSE). Los cuatro modelos tienen un rendimiento similar según esta prueba.
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