SHAP (SHapley Additive exPlanations) es un método basado en teoría de juegos que permite descomponer la predicción de un modelo y asignar a cada variable su contribución marginal en cada observación concreta. ¡Justo el propósito de un MMM! Es decir: permite entender...
Jorge Muñoz Mendoza
Post By Jorge
Caja negra vs entendimiento – MMM
La IA está entrando en el MMM prometiendo automatización, velocidad, modelos que “aprenden solos”. Y hay una pregunta que casi nadie hace en voz alta: ¿estamos entendiendo mejor el negocio, o simplemente estamos delegando el pensamiento? Llevo años construyendo...
Robustez del modelo: ¿Puedo confiar en los resultados?
Un MMM no es útil porque “explique bien el pasado”. Es útil si aguanta cuando lo pones a prueba. 🔹 Evitar el overfitting Un modelo que encaja demasiado bien el histórico suele fallar al predecir. La prueba clave no es el R²: es la validación out-of-sample / holdout....
