Machine Learning vs. superforecasters: quién gana depende de la pregunta

Como ya vimos en el post sobre el mapa de métodos de previsión, no todas las predicciones pertenecen a la misma familia. El método adecuado depende mucho del tipo de problema que queremos anticipar: no es lo mismo prever una serie mensual de ventas, estimar el gasto de personal de una organización o asignar una probabilidad a un acontecimiento político.

Por eso resulta útil una distinción propuesta recientemente en el debate sobre ForecastBench: la diferencia entre dataset questions y market questions. Dicho de forma sencilla: hay preguntas que se parecen mucho a un problema de datos y otras que se parecen más a un problema de juicio.

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