predittivi

Predittivi è un termine che si riferisce a metodi, modelli e strumenti impiegati per prevedere eventi futuri o esiti incerti a partire da dati passati. In ambito statistico e di analisi dei dati, i modelli predittivi stimano la probabilità o il valore atteso di una variabile target sulla base di feature osservative.

Le approcci includono metodi statistici tradizionali come regressione, analisi delle serie temporali (ARIMA, SARIMA, Holt-Winters) e tecniche di machine learning come alberi decisionali, random forest, gradient boosting, reti neurali e support vector machines. Per dati sequenziali si usano modelli come Prophet o LSTM.

Campi di applicazione: previsione della domanda, gestione del rischio, scoring creditizio, assistenza sanitaria, finanza, operazioni logistiche, meteorologia.

Processo tipico: definire l'obiettivo, raccogliere e pulire i dati, ingegnerizzare le feature, suddividere i dati in training e test, addestrare modelli, valutare con metriche appropriate (RMSE, MAE, R²; AUC, F1 per classificazione), selezionare e implementare il modello, monitorarne la performance e aggiornare periodicamente.

Limitazioni ed etica: le previsioni sono probabilistiche e dipendono dalla qualità e dalla stabilità dei dati; i modelli possono riflettere bias e sortire discriminazioni se non gestiti correttamente; è necessaria trasparenza, interpretabilità e governance dei dati.