Predicciones (Panel predictivo)

Propósito y acceso

El Panel predictivo consulta modelos de forecasting de MindsDB y presenta proyecciones de conteos de eventos para un origen, módulo y periodo. Abre Analítica → Predicciones.

La disponibilidad y calidad de los resultados dependen de que el modelo correspondiente exista y esté entrenado con datos. El módulo no permite seleccionar fechas arbitrarias ni entrenar un modelo desde la pantalla.

Componentes de la pantalla

1. Estado del modelo: etiqueta superior que indica si el modelo aparece como listo o aún cargando.
2. Parámetros de proyección: origen, perfil objetivo y resolución temporal. Los cambios consultan automáticamente los resultados; no hay un botón independiente para generar la proyección.
3. Gráfica: conteo proyectado por marca de tiempo, línea de referencia, tooltip y hora actual de la interfaz.
4. Panel de indicadores: confianza media, salida tabular, información derivada del pico y métricas de resumen.
5. Acciones: exportar la vista a PDF e intentar guardar la predicción.

Captura pendiente: vista general

Guarda una captura de parámetros, gráfica y panel lateral como docs/systems/aida/user-manual/assets/modules/predictions/vista-general.png. Cuando exista, activa la referencia:

Panel predictivo con controles de origen, perfil y periodo, gráfica e indicadores.

Configurar una proyección

Los valores iniciales son IREX, KX.Faces y Day.

Parámetro	Opciones	Efecto
Fuente de datos	SENTINELA, IREX	Consulta el modelo asociado al origen elegido.
Perfil del objeto objetivo	KX.Faces, KX.PDD	Selecciona eventos de reconocimiento facial o detección de placas.
Resolución temporal	Hour, Day, Week, Month	Selecciona el endpoint y el intervalo que consulta el servicio.

Al cambiar cualquiera de los selectores, la pantalla vuelve a cargar las predicciones y el estado del modelo.

Alcance efectivo de los periodos

• Hour: solicita hasta cuatro puntos, que corresponde al horizonte máximo configurado para estos endpoints.
• Day: consulta el día de la semana actual según UTC.
• Week: utiliza la semana actual en UTC, de domingo a sábado.
• Month: utiliza el mes calendario actual en UTC.

No existe un selector de fechas personalizado. Los periodos se calculan a partir de la fecha actual y del reloj UTC del cliente; la API filtra los puntos disponibles del modelo para ese intervalo. En Day, si no hay puntos con el día de la semana solicitado, el servicio devuelve los puntos disponibles sin aplicar ese filtro. Revisa las marcas de tiempo antes de interpretar el resultado como exclusivo del periodo elegido.

Captura pendiente: parámetros

Guarda una captura de los selectores con las opciones disponibles como docs/systems/aida/user-manual/assets/modules/predictions/parametros.png. Cuando exista, activa:

Opciones para elegir SENTINELA o IREX, KX.Faces o KX.PDD, y una resolución de Hour a Month.

Interpretar los resultados

Gráfica

La serie azul representa event_count devuelto por el modelo. El eje horizontal usa la marca de tiempo y el tooltip permite consultar el valor de cada punto. La etiqueta del gráfico denomina LÍNEA BASE a la serie gris.

Sobre la línea base

En la implementación actual, la línea gris no se obtiene de una consulta independiente del histórico: el frontend la calcula como round(event_count × 0.7) para cada punto proyectado. Interprétala como referencia visual derivada, no como medición histórica observada.

Confianza y métricas

• Medidor de confianza: muestra el promedio de confidence de las filas recibidas. Los valores nulos se computan como cero. El medidor muestra el promedio como decimal y la tarjeta resumen como porcentaje.
• Precisión de detección: el texto alto/medio/bajo se deriva de ese promedio: alta desde 0.90, media desde 0.70, baja por debajo de 0.70. Es una etiqueta del frontend, no una métrica de exactitud calculada en esta vista.
• Estado del modelo: presenta el estado recibido y, si existe, el valor accuracy expuesto por el servicio.
• Información de IA: identifica el punto con mayor event_count y muestra su hora y confianza disponible. Es una selección calculada en la interfaz, no una recomendación generada por otro modelo.
• Tarjetas resumen: cantidad de predicciones recibidas, estado, confianza media y valor máximo.

Captura pendiente: indicadores y salida

Guarda una captura del medidor, la tabla de salida y las tarjetas resumen como docs/systems/aida/user-manual/assets/modules/predictions/indicadores.png. Cuando exista, activa:

La tabla lista marca de tiempo, conteo y confianza; la fila con el valor máximo aparece resaltada.

Salida sin procesar

La tabla contiene Marca de tiempo, Valor (event_count) y Conf.. El punto máximo se resalta. Si no hay registros, se muestra Sin datos; el gráfico presenta un mensaje de ausencia de predicciones.

Exportar a PDF

Pulsa EXPORT PDF para generar un archivo con origen, módulo, periodo y fecha de generación. El PDF incluye la gráfica capturada y tarjetas de resumen con registros, estado del modelo, confianza media y valor máximo. La exportación no incluye una tabla detallada de todos los puntos en la implementación actual.

Guardar predicciones

El botón SAVE se deshabilita si no hay resultados o mientras el envío está en curso. La operación intenta guardar origen, módulo, periodo, filas, confianza media, pico y cantidad de registros; si la solicitud responde correctamente, el botón muestra SAVED brevemente.

Guardado pendiente de corrección

La interfaz envía origin y module, pero el endpoint de almacenamiento requiere dataSource y target. Con este contrato actual, el guardado puede ser rechazado con HTTP 400 y mostrar un error en la pantalla. No asumas que la predicción quedó persistida solo por haber pulsado SAVE. Esta vista tampoco incluye un listado de predicciones que se hayan guardado previamente.

Estados y problemas habituales

• Cargando: aparece un indicador mientras se consultan los datos y el estado del modelo.
• Modelo listo: el estado recibido es complete.
• Sin datos: el modelo o el intervalo consultado no devolvió filas. Si MindsDB no tiene el handler de forecasting disponible, el backend puede responder con una lista vacía.
• Error de modelo: el backend puede devolver un error 503 si el modelo está en estado de error, o un error de servicio para otros fallos; el mensaje se muestra en una banda superior.
• Guardar deshabilitado: no hay filas o ya se está intentando guardar.
• Error al guardar: revisa la banda de error; el contrato actual entre UI y endpoint puede producir una validación fallida.