¿Qué significa "Ventana de Entrenamiento"?
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Una ventana de entrenamiento es un periodo específico que se usa para enseñar a un modelo a hacer predicciones. Ayuda al modelo a aprender de datos pasados para prever eventos futuros. Hay diferentes tipos de ventanas de entrenamiento que se pueden usar, cada una con su propio método para seleccionar los datos.
Tipos de Ventanas de Entrenamiento
Ventana Estacionaria: Este método usa un conjunto fijo de datos que no cambia durante el entrenamiento. Se utiliza la misma data histórica durante todo el proceso de aprendizaje, lo que lo hace fácil de manejar.
Ventana Deslizante: En este enfoque, el modelo utiliza datos de un periodo de tiempo específico que avanza en el tiempo. A medida que entran nuevos datos, los más viejos se eliminan, permitiendo que el modelo esté actualizado.
Ventana Expansiva: Este tipo recopila todos los datos disponibles hasta el punto de predicción. Crece con el tiempo, incorporando más información para que el modelo aprenda.
Importancia de las Ventanas de Entrenamiento
La elección de la ventana de entrenamiento puede afectar cómo funciona un modelo. Al experimentar con diferentes tipos y tamaños de ventanas, los investigadores pueden encontrar la mejor manera para que un modelo aprenda de los datos. Usar la ventana de entrenamiento adecuada asegura que el modelo pueda hacer predicciones precisas basadas en patrones pasados.