Por qué más muestras mejoran la precisión

Los procesos industriales tienen variabilidad natural. Más muestras ayudan al modelo a aprender todo el rango de comportamiento:

  • Rango normal de operación
  • Eventos raros y perturbaciones del proceso
  • Deriva del sensor con el tiempo
  • Patrones de ruido de fondo
  • Zonas no lineales en los extremos
Número de muestras recomendado:
  • Mínimo: 30 muestras
  • Bueno: 50 muestras
  • Ideal: más de 70 muestras (sobre todo en modelos con 6+ variables)
El sistema muestra un aviso cuando los datos están por debajo del mínimo para predicciones fiables.
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Pruebe: en el modo de simulación IoT, inicie una simulación y observe cómo mejora el R² en tiempo real conforme se recogen más filas. Fíjese en cómo se estabilizan las predicciones más allá de 30 filas.
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