Mejorando Predicciones a Través del Modelado por Conjuntos

Hacer buenas predicciones sobre eventos futuros es super importante para planear y tomar decisiones. Pero, predecir el futuro puede ser complicado. Una forma de enfrentar este problema es usando varios modelos diferentes para hacer predicciones. En lugar de confiar solo en un modelo, combinar predicciones de varios modelos puede llevar a resultados más precisos y confiables.

Esta práctica de combinar predicciones se llama Agregación o "ensembling". Investigaciones han mostrado que usar combinaciones de predicciones de diferentes modelos a menudo puede resultar en resultados más precisos y consistentes que usar un solo modelo. Este método se usa mucho en campos como pronóstico del clima, estudios climáticos y economía. Recientemente, también se ha aplicado para hacer mejores predicciones sobre brotes de enfermedades infecciosas.

#Métodos de Creación de Conjuntos

En el campo de la predicción de brotes, existen muchos métodos diferentes para combinar predicciones de distintos modelos. Estos métodos suelen diferir en dos formas principales: cómo se combinan las predicciones y cuánto peso se le da a cada predicción en la combinación. No hay un método que funcione mejor en todas las situaciones. Sorprendentemente, un promedio simple de predicciones puede funcionar bien en muchos casos. Sin embargo, algunos métodos más complejos también han mostrado ventajas en ciertas situaciones.

Para ayudar con este proceso, se ha creado un paquete de software llamado hubEnsembles. Este paquete ofrece un sistema flexible para generar predicciones conjuntas de múltiples modelos. Puede manejar diferentes tipos de predicciones, como estimaciones puntuales y predicciones probabilísticas. A lo largo de este texto, el término “predicción” se referirá a cualquier tipo de salida de modelo que se pueda combinar, incluyendo pronósticos, proyecciones de escenarios o estimaciones de parámetros.

El paquete hubEnsembles existe dentro de una colección más grande de herramientas de código abierto diseñadas para ayudar en esfuerzos de modelado colaborativo. Esta colección busca mejorar el desarrollo y la gestión de las predicciones de modelo en varios campos. El modelado colaborativo ha mostrado beneficios significativos, incluyendo un mejor rendimiento al usar múltiples modelos juntos y la necesidad de prácticas estándar en estos hubs colaborativos.

#Tipos de Predicciones

El paquete hubEnsembles soporta tanto predicciones puntuales como predicciones probabilísticas de diferentes tipos. Una predicción puntual proporciona un solo resultado estimado, mientras que una Predicción Probabilística ofrece un rango de posibles resultados con sus probabilidades asociadas. Para explicar esto mejor, consideremos un escenario donde varias modelos hacen predicciones. Cada modelo ofrece una predicción separada, y podemos combinar estas predicciones para crear un conjunto.

Por ejemplo, si tenemos varios modelos que predicen un resultado específico, podemos tomar estas predicciones y promediarlas, o aplicar otros métodos matemáticos para obtener una predicción combinada. Dependiendo del método de conjunto elegido, podemos dar diferentes pesos a las predicciones. Predicciones que se consideran más confiables pueden tener más influencia en el resultado final.

En términos de predicciones puntuales, si tenemos un conjunto de predicciones individuales de diferentes modelos, podemos calcular un conjunto usando varias funciones y pesos. Un promedio aritmético simple de las predicciones crea un conjunto donde todas las predicciones influyen igual en el resultado. Sin embargo, el paquete hubEnsembles también permite cálculos más complejos, como usar una mediana ponderada o una media geométrica.

Para predicciones probabilísticas, existen dos métodos comúnmente usados: promediado por cuartiles y promediado por probabilidades. El promediado por cuartiles promedia las predicciones en diferentes niveles de cuartiles, mientras que el promediado por probabilidades combina las probabilidades de las predicciones para resultados específicos. Estos métodos producen diferentes distribuciones de conjuntos y pueden proporcionar ideas únicas dependiendo del enfoque tomado.

#Implementación de Métodos

Para entender la implementación de estos métodos de conjunto en hubEnsembles, es esencial grasp las terminologías y convenciones usadas. La idea principal es representar las predicciones de varios modelos en un formato específico, permitiendo su fácil combinación y manipulación. Cada predicción tiene identificadores únicos e información sobre el pronóstico que se está haciendo.

El paquete hubEnsembles incluye dos funciones principales para calcular conjuntos: simple_ensemble() y linear_pool(). La función simple_ensemble() combina predicciones usando una función de agregación especificada, proporcionando una forma sencilla de promediar predicciones. La función linear_pool() implementa el método de pool de opinión lineal, que se puede usar para combinar diferentes tipos de predicciones.

En la función simple_ensemble(), los usuarios pueden especificar el método de agregación que prefieren, ya sea una media, mediana, o incluso una función personalizada. Esta función maneja predicciones puntuales y probabilísticas por igual, permitiendo crear una amplia gama de tipos de conjuntos.

La función linear_pool() está diseñada para manejar el proceso más complejo de combinar predicciones probabilísticas. Para ciertos tipos de salida, esta función primero estima la función de distribución acumulativa para las predicciones de cada modelo, permitiendo un agrupamiento más completo de información. Este método toma en cuenta las diferencias en cómo están estructuradas las predicciones, haciéndolo una herramienta poderosa para pronósticos probabilísticos.

#Demostrando Funcionalidad

Para ilustrar cómo funciona el paquete hubEnsembles, podemos usar un ejemplo simple. Imagina que tenemos un hub donde múltiples modelos proporcionan pronósticos para futuras hospitalizaciones por influenza. Cada modelo genera predicciones de diferentes tipos, incluyendo cuartiles (que indican probabilidades en puntos específicos) y pronósticos medios.

Usando la función simple_ensemble(), podemos crear un conjunto que combina estas predicciones en una sola salida. Este conjunto se puede generar usando configuraciones por defecto, lo que significa que promediará las predicciones por igual. Los usuarios también pueden personalizar el conjunto cambiando el método de agregación o ponderando las predicciones de forma diferente.

Por ejemplo, si tomamos los pronósticos de tres modelos diferentes para hospitalizaciones por influenza y los combinamos, podemos observar cómo se comporta el conjunto contra las predicciones individuales. Al visualizar estos resultados, podemos comparar qué tan bien el conjunto captura las hospitalizaciones observadas a lo largo del tiempo.

Luego, podemos explorar cómo funciona la función linear_pool(). Al aplicar este método al mismo conjunto de predicciones, podemos ver cómo el conjunto generado del pool lineal se compara con los resultados de la función simple_ensemble(). El pool lineal puede proporcionar intervalos de predicción más amplios, que pueden capturar futuras hospitalizaciones de manera más efectiva durante períodos de cambio rápido.

#Análisis en Profundidad

Para mostrar el poder y la flexibilidad del paquete hubEnsembles, podemos realizar un estudio de caso más detallado. En este ejemplo, analizaremos predicciones hechas para la influenza estacional en los Estados Unidos. Las predicciones serán recopiladas de varios equipos de modelado que participan en un desafío de pronóstico colaborativo.

Primero, necesitamos transformar los pronósticos en bruto en un formato que pueda ser usado por hubEnsembles. Esto implica asegurarse de que todas las predicciones cumplan con el formato estándar requerido para cálculos de conjuntos. Excluiremos ciertos modelos base que no deben incluirse en las comparaciones de conjuntos.

Una vez que tengamos nuestro conjunto de pronósticos componentes, podemos crear varios conjuntos usando diferentes métodos de agregación. Esto nos permitirá comparar el rendimiento de cada conjunto en varias métricas, como precisión y calibración de los pronósticos.

Después de generar los conjuntos, evaluaremos su rendimiento contra los resultados observados. Métricas como el error absoluto medio y la puntuación de intervalo ponderado nos ayudarán a valorar qué tan bien funcionan los conjuntos. También verificaremos la cobertura de los intervalos de predicción, lo que indica si los conjuntos reflejan con precisión su incertidumbre.

A medida que analizamos el rendimiento de diferentes métodos, podemos encontrar que algunos conjuntos consistentemente funcionan mejor que otros. Por ejemplo, un conjunto de mediana puede tener el mejor rendimiento general, mientras que los pools lineales pueden ofrecer mejor rendimiento durante períodos específicos de cambio rápido.

#Resumen y Conclusión

Los conjuntos formados por modelos independientes ofrecen un medio poderoso para generar predicciones más precisas sobre los resultados futuros que depender de un solo modelo. El paquete hubEnsembles ofrece una forma flexible y sencilla para que los usuarios combinen predicciones de modelos individuales en conjuntos.

Como hemos discutido, los esfuerzos de modelado colaborativo presentan numerosas ventajas, como crear una entidad centralizada para guiar pronósticos y mejorar el rendimiento de los conjuntos. El desarrollo continuo del paquete hubEnsembles busca proporcionar aún más herramientas y capacidades en el futuro.

Elegir el método de conjunto correcto depende de la situación específica, y es esencial hacer coincidir las propiedades de los diferentes métodos con las características de los modelos componentes. El estudio de caso sobre pronósticos de influenza estacional resalta el valor del modelado por conjuntos, demostrando que diferentes enfoques pueden producir resultados variados.

Con las herramientas adecuadas, como el paquete hubEnsembles, los usuarios pueden aprovechar modelos colaborativos y conjuntos de múltiples modelos para mejorar las predicciones en una variedad de campos, incluyendo la salud pública y más allá. El futuro promete la expansión y el éxito de estos esfuerzos de modelado colaborativo, apoyando predicciones y resultados aún mejores.