En Intelliboard podemos hacer predicciones mediante modelos basados en reglas, en los que establecemos con nuestro mejor criterio cuáles han de ser dichas reglas.
Complementariamente, Intelliboard nos ofrece analítica predictiva basada en "machine learning", con un algoritmo que, a partir de datos históricos, calcula el peso de cada parámetro utilizado en la predicción. Se accede a ella a través de Aplicaciones > Modelos predictivos:
En la esquina superior derecha aparecerá el botón Crear modelo, a partir del cual se nos solicitará el nombre, descripción, fuente de datos y algoritmo (red neuronal o regresión lineal). La fuente de datos ha de incluir las siguientes columnas:
- Identificadores del caso: p.ej. un campo ID que identifique el alumno.
- Resultado de la predicción: p.ej. si el alumno aprobará el curso.
- Métricas para predecir el resultado: por ejemplo tiempo de conexión, nº de conexiones, acceso a los foros, tareas realizadas, posts publicados, notas actuales, etc.
- Columna con ceros y unos, donde un 0 indica que esa fila contiene datos históricos para entrenar el modelo y un 1 implica que esa fila será objeto de predicción.
Una vez creado el modelo, podremos visualizar sus parámetros, entrenarlo y comprobar su validez haciendo clic sobre el mismo.
A efectos de la validez de las predicciones, son especialmente relevantes la Precisión y la Especificidad, que deberían ser como mínimo iguales a 0,8. Y en la gráfica, cuanto más alejada esté la curva azul de la línea discontinua de color rojo, más fiable será la predicción.
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