Errores de ML: Resolver con Precisión el Problema Equivocado

• Los modelos exactos todavía pueden responder a la pregunta equivocada.
• Predecir lo que impulsa la decisión, no lo que es más fácil de predecir.
• Los clics y las aberturas son fáciles de medir; las ventas y la retención importan más.
• Utilice sólo datos que existirán cuando se hagan predicciones.
• La precisión general puede ocultar errores en los casos que más cuestan.
• Una predicción en la que nadie puede actuar no tiene valor.

Esta guía cubre la predicción del objetivo equivocado, midiendo lo que es fácil, utilizando datos que no estarán disponibles, precisión que esconde errores costosos, predicciones inutilizables y enmarcando correctamente. Ponga claramente: empezar por la decisión y sus costos, luego predecir lo que ayuda a esa decisión.

Para medir antes del edificio, vea construcción antes de la medición.

Leads, no ventas. Un modelo que encuentra leads, no compradores.

Visitas, no ingresos. Predecir el tráfico cuando los ingresos son el objetivo.

Arréglalo. Predecir el resultado que el negocio se preocupa, como está cubierto la diferencia entre leads e ingresos.

Clica y abre. Fácil de contar, signos débiles de valor.

Ventas, retención y margen. Más difícil de medir, pero el punto.

Use proxies cuidadosamente. Revisan el objetivo real.

Datos futuros en la formación. Se colaron datos registrados después del resultado.

Parece genial en las pruebas. Fails en uso real.

Arréglalo. Use sólo lo que se conoce en el momento de la predicción, como está cubierto en datos KPI.

Los casos raros importan más. Fraude, churn o fracasos.

Alta precisión, problemas perdidos. Predecir "no" cada vez puede parecer exacto.

Arréglalo. Medir los errores que cuestan dinero, no sólo la precisión general.

Sin dueño. El trabajo de nadie para responder.

No hay acción clara. Una puntuación sin un próximo paso.

Arréglalo. Vincula cada predicción a una decisión, como se explica en convertir las predicciones en decisiones.

Los clientes y los mercados cambian. Los viejos patrones dejan de aguantar.

Arréglalo. Monitorear resultados y reentrenar cuando se desliza la precisión.

Ocultos puestos para rasgos protegidos. Como se explica en lead anotando que confía en ventas.

Razones mostradas. Así que la gente confía y verifica los resultados.

Empieza con la decisión. ¿Quién actúa, cómo y cuándo?

Nombra los costos de cada error. Casos perdidos contra falsas alarmas.

Revisa los datos. Disponible en tiempo de predicción, lo suficientemente limpio para usar.

Tal vez un informe sea suficiente. Como pesaba en ML vs. inteligencia de negocios.

Primero simple. Como en analítica predictiva para pequeñas empresas.

Resultados de la decisión. Ventas, retención o ahorros.

Errores costosos. Casos perdidos y falsas alarmas, por costo.

Medidas adoptadas. La proporción de predicciones actuó.

Precisión con el tiempo. Cuidado con la deriva.

Valor tras costos. Beneficios netos del modelo.

Nombra la decisión, el resultado que importa y el costo de cada tipo de error.

Los datos de confirmación están disponibles en el tiempo de predicción, luego prueba un modelo simple contra errores costosos, no sólo la precisión.

Vincula las predicciones a responsables y acciones, sigue los resultados de las decisiones y vigila la deriva del modelo.

Astra Results Marketing frames machine learning problems before building. Comenzamos por la decisión y sus costos, revisamos los datos y midemos los resultados y errores costosos, no sólo la precisión.

Los avances comienzan con una revisión de datos y decisiones a través de nuestro machine learning y analítica avanzada equipo.

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Predecir lo incorrecto, confiar en datos no disponibles o perder los costosos casos.

Predecir algo fácil, como leads o clics, cuando el negocio necesita ventas o retención.

Datos registrados después del resultado que se desliza en el entrenamiento, haciendo pruebas lucen mejor que el uso real.

Debido a que los casos raros y costosos se pueden perder mientras que la precisión general todavía se ve alta.

Comience desde la decisión, nombre el costo de cada error y verifique los datos antes de construir.

Resultados de la decisión, errores costosos, medidas adoptadas, exactitud con el tiempo y valor después de los costos.

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