Descripción: El ‘error de pronóstico’ se refiere a la diferencia entre el valor predicho por un modelo de análisis predictivo y el valor real observado. Este concepto es fundamental en el ámbito del análisis de datos, ya que permite evaluar la precisión y efectividad de los modelos utilizados para hacer predicciones. Un error de pronóstico puede ser positivo o negativo, dependiendo de si el valor predicho es mayor o menor que el valor real. La magnitud del error se puede cuantificar mediante diversas métricas, como el error absoluto medio (MAE), el error cuadrático medio (MSE) o el porcentaje de error. La identificación y análisis de estos errores son cruciales para la mejora continua de los modelos predictivos, ya que permiten a los analistas ajustar los parámetros y mejorar la calidad de las predicciones futuras. En un contexto donde las decisiones basadas en datos son cada vez más comunes, comprender y minimizar el error de pronóstico se ha vuelto esencial para empresas y organizaciones que buscan optimizar sus operaciones y estrategias. En resumen, el error de pronóstico no solo mide la efectividad de un modelo, sino que también proporciona información valiosa para su perfeccionamiento y adaptación a nuevas realidades.
