Porque mais amostras melhoram a precisão

Processos industriais têm variabilidade natural. Mais amostras ajudam o modelo a aprender toda a faixa de comportamento:

  • Faixa normal de operação
  • Eventos raros e perturbações do processo
  • Deriva do sensor ao longo do tempo
  • Padrões de ruído de fundo
  • Zonas não lineares nos extremos
Quantidades de amostras recomendadas:
  • Mínimo: 30 amostras
  • Bom: 50 amostras
  • Ideal: mais de 70 amostras (especialmente em modelos com 6+ variáveis)
O sistema mostra um aviso quando os dados estão abaixo do mínimo para previsões confiáveis.
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Experimente: no modo de simulação IoT, inicie uma simulação e veja o R² melhorar em tempo real à medida que mais linhas são recolhidas. Repare como as previsões estabilizam para além das 30 linhas.
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