Движок прогнозирования

Автоматический выбор модели

n-Infinite автоматически выбирает наиболее подходящий подход к моделированию для каждого вопроса в вашем опросе, выбирая из набора проверенных методов машинного обучения: деревьев решений, случайных лесов, регрессионных моделей, градиентного бустинга (CatBoost) и TabPFN — современной предварительно обученной модели, хорошо подходящей для небольших наборов данных.

Вам не нужно выбирать модель самостоятельно; платформа оценивает каждый вопрос и автоматически выбирает подходящий метод, при этом для опытных пользователей доступна возможность ручного переопределения — каждая строка вопроса в деталях проекта имеет свой собственный выпадающий список моделей:

Выпадающий список также предлагает KNN Calibrated и Extra Trees Calibrated — модели, лежащие в основе режима New (KNN calibrated), выбранного при создании проекта. Выбор модели для отдельного вопроса здесь имеет приоритет над режимом модели проекта.

Smart Match

Smart Match — это необязательная настройка, которая направляет прогнозы к наиболее распространенному («мажоритарному») реальному ответу для данного вопроса, а не к простому предположению, взвешенному по вероятности. Она наиболее полезна, когда известно, что ваши train и predict популяции схожи, и вы хотите, чтобы синтетические данные точно отслеживали реальные центральные тенденции.

Автоматическая рекомендация. n-Infinite сравнивает распределение ваших train и predict популяций — придавая больший вес ключевым демографическим полям, таким как возраст, пол и местоположение — и рекомендует включить Smart Match, когда две популяции статистически схожи. Значок рекомендации появляется в заголовке деталей проекта, а переключатель находится в нижней панели: