How do you balance complexity and simplicity in your predictive modeling?

In my experience, by framing the Use Case in a simple way is key to manage the complexity of the model. Often people tend to frame problems with a great deal of complexity which is not needed.

The simpler the machine learning model, the better, as long as it doesn't compromise predictive accuracy. In one instance, our fraud detection ML model was so simple that we could convert it into SQL scripts that could run inside the database, just like ordinary procedures familiar to users. As a result, the deployment was smooth, and the model reduced fraud loss by 25% for a bank.

While making predictions, I choose important factors and keep the model from getting too complicated by using certain methods, ie like selecting attributes which has a high co-relation to target variable, also removing outliers. This makes sure the predictions are accurate but still easy to understand.

To balance complexity and simplicity in predictive modeling, start by defining the model's purpose. For strategic decisions, a simpler model may suffice; for detailed operational decisions, a more complex model is needed. Ensure you have the right data and choose a model that fits your business needs. Begin with a simple model and increase complexity as necessary. Validate regularly, consult experts, and keep the model interpretable for stakeholders. Continuously refine the model based on new data. Aim for valuable insights with manageable complexity.

Entender as necessidades específicas do meu negócio é fundamental para equilibrar a complexidade e a simplicidade na modelagem preditiva. Considero quais decisões serão informadas pelo modelo e o nível de detalhe necessário para essas decisões. Se o modelo visa a estratégias de alto nível, talvez um modelo mais simples seja adequado. Por outro lado, para decisões operacionais mais detalhadas, pode ser necessário um modelo mais complexo. Sempre começo identificando as perguntas que o modelo precisa responder e verificando os dados disponíveis para assegurar que não estou adicionando complexidade desnecessária à solução.

When selecting a model, consider the data's nature and the decision it will inform. Use cross-validation to check for overfitting and ensure the model generalizes well to new data. Keep stakeholders in mind; the model should provide actionable insights in a clear, understandable manner. Regular updates and refinements based on fresh data and feedback will keep the model relevant and accurate. Aim for a model that is as simple as possible, but still reflects the intricacies of your data.

Escolher o modelo certo para a modelagem preditiva é realmente uma dança entre complexidade e simplicidade. As opções variam desde modelos simples, como regressão linear, que são ótimos para relacionamentos diretos e claros, até modelos mais complexos como redes neurais, que são capazes de identificar padrões mais intricados nos dados. Eu sempre começo com o modelo mais simples e só considero modelos mais complexos se os resultados iniciais não forem satisfatórios. Isso evita o sobreajuste, onde o modelo se adapta demais aos dados de treinamento e não performa bem em dados novos. O ideal é encontrar o equilíbrio perfeito que capture as nuances dos dados sem adicionar complexidade desnecessária.

In my experience, model selection is crucial for balancing complexity and simplicity in predictive modeling. Start by evaluating the problem's requirements and the available data. Choose models that are sophisticated enough to capture the underlying patterns but not overly complex, which could lead to overfitting. Techniques like cross-validation and regularization can help in selecting the appropriate model. Aim for models that provide strong predictive power while maintaining interpretability and ease of implementation.

Para mim, a chave é começar com simplicidade e ir aumentando a complexidade conforme necessário. Isso significa iniciar com modelos mais simples, como regressão linear, e apenas aumentar a complexidade se o desempenho do modelo não atender às minhas expectativas. Essa abordagem incremental me ajuda a evitar o sobreajuste, onde um modelo se adapta demais aos dados de treinamento e tem um desempenho ruim em novos dados. Lembrar que o melhor modelo é aquele que captura adequadamente as relações nos meus dados com a menor complexidade possível é fundamental para mim. Isso não apenas facilita a interpretação do modelo, mas também ajuda a garantir que ele seja robusto e aplicável a novos conjuntos de dados.

Predictive modeling involves finding a balance between complexity and simplicity, like choosing a dance partner. Start with something basic like linear regression and gradually introduce more complex models if needed. This approach helps avoid overfitting, where a model performs well on training data but poorly on new data. Aim to capture the data's essentials with minimal complexity. In practice, a simple regression model may sometimes perform just as well as a fine-tuned neural network. Embrace simplicity unless greater complexity is truly necessary.

Clean and Standardize Data: Ensure the data is clean and standardized to reduce model complexity and improve accuracy. Feature Selection: Carefully select and prioritize features that have a direct impact on the outcome, avoiding overloading the model with irrelevant data. Use of Transformations: Apply necessary transformations to simplify the data structure while retaining important information that supports model effectiveness.

Na modelagem preditiva, a preparação dos dados é um passo crucial que não deve ser subestimado. É aqui que simplifico os dados, removendo características que não adicionam valor significativo ao modelo. Utilizo técnicas como a Análise de Componentes Principais (PCA) para identificar e manter apenas os recursos mais impactantes. Essa abordagem não só melhora o desempenho do modelo, mas também reduz a complexidade, tornando o modelo mais eficiente e fácil de interpretar. Em alguns casos, no entanto, descubro que é necessário adicionar complexidade ao criar novos atributos que melhor representam as nuances dos dados. O equilíbrio entre simplificar e enriquecer os dados é essencial para construir um conjunto robusto.

Preparar meus dados é fundamental quando estou trabalhando em modelagem preditiva. Simplificar meus dados, removendo recursos irrelevantes, pode realmente fazer a diferença no desempenho do meu modelo e reduzir sua complexidade. Utilizar técnicas como análise de componentes principais (PCA) me ajuda a identificar quais pontos de dados são mais importantes, o que é essencial para focar meus esforços de modelagem nos aspectos mais relevantes dos dados.

Data preparation has always been a crucial step in my modeling projects. For example, in a recent project aimed at predicting market trends, we initially struggled with noisy data that clouded our insights. By applying principal component analysis (PCA), we were able to distill the essential features that really impacted market movements. Additionally, we engineered new features that captured seasonal effects, significantly enhancing our model's predictive accuracy. This careful balancing act between simplifying and enriching the data set was key to developing an effective model.

Being iterative helps in discussions with the client and the adoption of the model in a big way. You can always start with a basic use case and add more variables with each iteration to make the model more robust, this also helps in adoption of the model across the organization.

Der iterative Prozess in der Vorhersagemodellierung bezieht sich auf den fortlaufenden Zyklus des Experimentierens, Trainierens, Evaluierens und Verbesserns des Modells, um die gewünschten Ziele zu erreichen. Durch den iterativen Prozess wird sichergestellt, dass das Modell kontinuierlich optimiert wird, um den Anforderungen gerecht zu werden und eine maximale Leistungsfähigkeit zu erreichen. Es ermöglicht auch eine flexible und anpassungsfähige Herangehensweise an die Vorhersagemodellierung, die auf die sich ändernden Anforderungen und Bedingungen reagiert und somit auf kennzahlennasierte Analyse ausgerichtet werden kann.

Desenvolver modelos preditivos é realmente um processo iterativo em que começo com um modelo mais simples e, gradualmente, aumento a complexidade conforme necessário. Isso é feito através de uma série de testes e ajustes, com base nas métricas de desempenho que refletem os objetivos do negócio. Essa metodologia passo a passo me permite calibrar cuidadosamente o equilíbrio entre a simplicidade e a complexidade do modelo, buscando sempre a precisão e a facilidade de interpretação. Além disso, é essencial revisitar e atualizar o modelo periodicamente, adaptando-o para incluir novos dados e responder às mudanças nas necessidades e dinâmicas do negócio, garantindo que o modelo continue relevante e eficaz.

It's said enough that it ought to be a cliché, but it stands true every time: Predictive modeling is as much art as it is science. Knowing what technique to use and when is the result of persistent trial and error. You may begin with what seems like the perfect technique, but inevitably you'll make adjustments, sometimes even starting from scratch. Model training might reveal the need for immediate changes in parameters or a different model choice. Poor performance could lead back to preprocessing or lead changing approaches entirely. Each step is crucial; skipping one can compromise effectiveness. This iterative process enables continuous improvement, making predictive modeling not only an iterative process to learn, but also to apply.

From my experience, treating model development as an iterative process has been instrumental. In a project centered on improving inventory management, we started with a basic regression model. With each iteration, we adjusted the model based on its performance against our stock accuracy targets. We gradually integrated more complex algorithms, such as time series forecasting, when the simpler models could no longer meet our accuracy needs. This iterative refining, driven by business needs and data feedback, helped us maintain an optimal balance between model complexity and usability.

Na modelagem preditiva, enfatizo sempre a importância da transparência, especialmente quando se trata de adotar modelos complexos dentro da organização. Compreendo que, por mais precisos que sejam, os modelos complexos podem ser inúteis se as pessoas que precisam usá-los não conseguem entender como eles funcionam. Por isso, priorizo a simplicidade nos modelos, que facilita a compreensão e a transparência do processo decisório. Utilizo técnicas como as pontuações de importância dos recursos para ajudar a esclarecer e justificar o funcionamento dos modelos, garantindo que eles sejam não só eficazes, mas também acessíveis e justificáveis para todos os envolvidos, especialmente os tomadores de decisão.

Super important: transparency in modeling has been a key focus in my BI projects. For instance, when implementing a customer segmentation model at a retail company, we prioritized explainability. Although more complex models like neural networks offered higher accuracy, we opted for a k-means clustering approach. This model was simpler and allowed stakeholders to easily understand and visualize how customers were segmented. We used feature importance scores to further clarify the model's decisions. This approach ensured that our model was not only accurate but also transparent and accessible to all decision-makers involved.

- Según mi experiencia, el cómo se comunican los resultados, mostrando las variables más importantes y de una forma clara en muchas ocasiones le permite reafirmar a los usuarios hipótesis de variables claves, o incorporar variables que ellos no creían que eran relevantes.

Compreendo totalmente a importância da transparência na modelagem preditiva. Para mim, é essencial garantir que os stakeholders da organização confiem e adotem o modelo. Mesmo que um modelo complexo possa oferecer maior precisão, sua utilidade pode ser comprometida se as partes interessadas não conseguirem entender como ele chega às previsões. Opto por simplificar o modelo sempre que possível, escolhendo aqueles que oferecem insights claros sobre seu processo de tomada de decisão. Isso significa sacrificar um pouco de complexidade em prol da interpretabilidade, o que é crucial para que todos compreendam como o modelo opera e confiem em suas previsões.

Muchas veces el foco en lograr el modelo perfecto sin considerar a quien será el usuario de esa información, puede llevar al fracaso su implementación y uso. La base es un plan de comunicación efectivo que nos permita asegurar la adopción de este nuevo modelo y la mejor forma de asegurándonos que sea comprendido por cada uno de los distintos usuarios del mismo a todo nivel. La simplicidad e ska clave , permite una fácil comprensión y por lo tanto adhesión y adopción del mismo.

Yes finding the sweet spot, this where regularization approach force prioritizes simpler explanations that create better new data. Also consider in broader term model selection and evaluation as well consider simpler models as they are easy to be understood

En la medida que el entorno cambia , es muy difícil pensar en un modelo predictivo estático en el tiempo. Variables que en si momento explican los resultados , pueden pasar a ser irrelevantes y se haga necesario buscar otros factores que sea necesario incorporar. En el caso de Chile específicamente, por décadas la inflación y su impacto en los resultados y decisiones de negocio no era una variable relevante pero en los últimos años , se ha tornado un factor fundamental y que no puede dejarse de considerar en las decisiones empresariales y por lo tanto en los modelos que se definan para apoyar en la toma de decisiones .

Analisar regularmente meus modelos é fundamental para garantir que ainda atendam às necessidades da minha empresa sem acrescentar complexidade desnecessária. Isso pode significar simplificar um modelo que se tornou muito complicado ou introduzir complexidade adicional para lidar com novos padrões nos dados. Entendo que o equilíbrio entre complexidade e simplicidade é dinâmico, não estático. Minha abordagem precisa ser flexível para se adaptar a essas mudanças ao longo do tempo. Estou sempre aberto a ajustes e melhorias contínuas nos modelos à medida que novos insights são obtidos e as necessidades do negócio evoluem.

It’s not only one way or another.. a mix between both perspectives through a trial & error or other advanced testing modules is crucial to ensure that you’re covered diligently across. It’s also worth mentioning that whatever mix works in a situation doesn’t necessarily work in another, an ongoing monitoring & assessment process is needed to ensure that you’re not deviating off track.

A modelagem preditiva é uma tarefa desafiadora, e encontrar o equilíbrio certo entre complexidade e desempenho é fundamental. Lembre-se de que não existe uma abordagem única para todos os casos. O equilíbrio entre complexidade e desempenho dependerá dos dados específicos e dos objetivos do projeto.

Make sure your variables really defines your answer. Example. I asked many people to measure pressure drop created by liquid flowing in horizontal pipes. That sent me pump rates, pipe sizes. I came up with nice correlation that fitted most of data except few outliers that were higher than the rest of data but overall accuracy was extremely high. And I did all statistical exercises to prove my model’s validity. I did not know about viscosity and all people who did testing for me didn’t know either. Most of the tests were done with water but some did tests with oil, for example. Our common ignorance produced accurate and entirely wrong model.