13 · Ensamble de modelos
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Ensamble de modelos Versión 3

Combina los pronósticos de varios modelos base para obtener una predicción más robusta que cualquiera individual.

¿Por qué combinar?

Bates & Granger (1969) mostraron que promediar pronósticos de modelos diversos suele reducir el error y la varianza. Aquí se combinan por media, mediana y ponderación por el inverso del RMSE (más peso a los modelos más precisos en el conjunto de prueba).

Manual de utilización del módulo

¿Qué hace este módulo? Combina los pronósticos de varios modelos en uno solo, normalmente más robusto y preciso que cualquiera por separado.

¿Cómo se usa? Elige la serie, marca los modelos base a combinar, fija el horizonte y el holdout, y pulsa «Ensamblar».

¿Cómo se interpretan los resultados? El ranking ordena por RMSE (menor es mejor). Los pesos dan más importancia a los modelos más precisos en la prueba. Si un ensamble encabeza el ranking, la combinación redujo el error frente al mejor individual.

Símbolos: media/mediana (combinación simple) · ponderado (peso ∝ 1/RMSE) · RMSE error de prueba.