Cómo utilizar la regresión cuantil conformada
Necesitamos saber qué tan seguro tiene nuestro modelo en sus predicciones para tomar decisiones informadas. Por lo tanto, devolver sólo una predicción puntual no es suficiente. Esto no nos dice nada sobre si podemos confiar o no en nuestro modelo. Si quieres saber por qué, consulta mi artículo a continuación.
En el artículo utilizo un problema de clasificación como ejemplo. Sin embargo, muchos problemas del mundo real son problemas de regresión. Por ejemplo, queremos saber qué tan seguro es un modelo cuando predice la temperatura de mañana.
Dado que la temperatura es una variable continua, nos gustaría saber en qué intervalo estará la temperatura real.
Cuanto más amplio es el intervalo, más incierto es el modelo. Por tanto, debemos confiar menos en Él a la hora de tomar decisiones.
Me vienen a la mente dos enfoques. O utilizamos un conjunto de modelos que predicen el intervalo, o transformamos una predicción puntual en…
