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 un conjunto de técnicas probadas de aprendizaje automático: árboles de decisión, random forests, modelos de regresión, gradient boosting (CatBoost) y TabPFN, un modelo moderno preentrenado muy adecuado para conjuntos de datos más pequeños.
No necesita elegir un modelo usted mismo; la plataforma evalúa cada pregunta y selecciona un método apropiado automáticamente, con anulación manual disponible para usuarios avanzados: cada fila de pregunta en el detalle del proyecto tiene su propio model dropdown:
El menú desplegable también ofrece KNN Calibrated y Extra Trees Calibrated, los modelos detrás del modo New (KNN calibrated) elegido en la creación del proyecto. Una elección por pregunta aquí prevalece sobre el modo de modelo del proyecto.
Smart Match¶
Smart Match es una configuración opcional que dirige las predicciones hacia la respuesta real más común ("mayoritaria") para una pregunta dada, en lugar de una estimación bruta ponderada por probabilidad. Es más útil cuando se sabe que sus poblaciones de train y predict son similares y desea que los datos sintéticos sigan de cerca las tendencias centrales del mundo real.
Recomendación automática. n-Infinite compara la distribución de sus poblaciones de train y predict —ponderando más fuertemente campos demográficos clave como la edad, el género y la ubicación— y recomienda habilitar Smart Match cuando las dos poblaciones parecen estadísticamente similares. La insignia de recomendación aparece en el encabezado del detalle del proyecto, y el interruptor se encuentra en la barra inferior:
