El modelo de pronóstico de ventas diarias de una empresa minorista ha estado produciendo pronósticos inexactos durante tres semanas. Un trabajo de AWS Glue añade las ventas reales y las predicciones del modelo a S3 cada día. El equipo de ML está investigando la degradación del modelo en un notebook de SageMaker Studio. ¿Qué visualización mostrará con mayor precisión la degradación del modelo a lo largo del tiempo?

Un gráfico de líneas del Error Absoluto Medio (MAE) semanal del modelo es la visualización más efectiva porque muestra directamente la tendencia del rendimiento del modelo a lo largo del tiempo. Al observar el MAE semanal, se puede identificar claramente cuándo comenzó la degradación y su magnitud. Los histogramas de ventas o errores solo ofrecen una instantánea de la distribución en dos períodos, lo que dificulta ver la evolución. Un diagrama de dispersión de ventas frente a errores puede ayudar a identificar patrones en los errores, pero no es tan eficaz para visualizar la degradación del rendimiento a lo largo del tiempo como una métrica agregada como el MAE.