En el artículo anterior (http://powerhousedm.blogspot.com/2011/09/la-informacion-como-marco-de-referencia.html) vimos que las variables independientes de un modelo transmiten información que ayuda a reducir la incertidumbre de la variable a predecir.
En el ejemplo anterior, la incertidumbre de lo que hará el cliente es de 0.40 bits pero conociendo su comportamiento (a través de las variables independientes) la reducimos a 0.16 bits. O sea, gracias al modelo tenemos más certeza de lo que hará el cliente. Pero no podemos estar 100% seguros. Todavía hay 0.16 bits de incertidumbre.
¿Por qué no es posible reducir a 0 bits? El culpable es el ruido. Supongamos que identificamos un patrón de comportamiento que se repite 100 veces en los datos. Este patrón no es otra cosa que una determinada combinación de valores de las variables independientes. Si este patrón siempre estuviera asociado al mismo resultado final (se Fuga SI o No), entonces el ruido sería 0. Pero generalmente esto no sucede. De las veces que aparece el mismo patrón, algunas veces está asociado con Fuga=Si y otras con Fuga=No. Cuanto más similar sea esta distribución con la distribución de la variable a predecir, más ruido contendrán los datos, al menos en este patrón.
El modelo no podrá hacer mucho si los datos contienen demasiado ruido. Es más, estos 0.16 bits establecen un límite teórico a lo que cualquier herramienta de modelado podrá obtener de estos datos. En este ejemplo los datos contienen un 40% de ruido (0.16/0.40).En el siguiente artículo analizaremos la información desde el punto de vista de las variables independientes
No hay comentarios:
Publicar un comentario