El motor de predicción¶
Selección automática de modelos¶
n-Infinite selecciona automáticamente el enfoque de modelado más adecuado para cada pregunta de su encuesta, eligiendo entre técnicas de machine learning probadas: árboles de decisión, random forests, modelos de regresión, gradient boosting (CatBoost) y TabPFN — un modelo moderno preentrenado, muy adecuado para datasets pequeños.
No necesita elegir el modelo usted mismo; la plataforma evalúa cada pregunta y elige el método apropiado automáticamente, con override manual disponible para usuarios avanzados — cada fila de pregunta en el detalle del proyecto tiene su propio selector de modelo:
Smart Match¶
Smart Match es una opción que orienta las predicciones hacia la respuesta real más común ("mayoritaria") de cada pregunta, en lugar de una elección ponderada por probabilidad cruda. Es más útil cuando se sabe que las poblaciones de train y predict son similares y quiere que los datos sintéticos sigan de cerca las tendencias centrales reales.
Recomendación automática. n-Infinite compara la distribución de sus poblaciones de train y predict — ponderando con más peso los campos demográficos clave como edad, género y ubicación — y recomienda habilitar Smart Match cuando ambas poblaciones lucen estadísticamente parecidas. El badge de recomendación aparece en el encabezado del detalle del proyecto, y el interruptor está en la barra inferior:
