Tecniche di data mining – previsione

A differenza dei modelli di classificazione e stima, scopo di un modello di previsione è quello di determinare il comportamento futuro.
Esempi tipici:
- prevedere il valore di chiusura dell’indice Dow Jones della prossima settimana;
- prevedere quali abbonati telefonici cambieranno compagnia nei prossimi tre mesi;
- determinare se il possessore di una carta di credito aderirà ad un’offerta speciale inviata unitamente all’estratto conto.
Molte tecniche di data mining adatte ai problemi di classificazione e stima sono in grado di costruire modelli di previsione. In effetti, è la natura dei dati
che determina se un modello sia adatto alla classificazione, alla stima o alla previsione.
Se da un modello di classificazione di pazienti colpiti da infarto emergesse che l’alto livello di colesterolo (> 200) è stato fattore determinante, potremmo utilizzare il modello in chiave previsionale raccomandando alla popolazione di mantenere livelli di colesterolo inferiori a 200.