Evolución por ciclo: modelo vs. naive semanal
Cada punto es un ciclo evaluado. Si las dos líneas caen juntas, la demanda cambió (drift); si solo cae el modelo, el problema es del modelo. Las líneas verticales marcan cuándo cambió el tipo de modelo en producción.
Accuracy por estación y ciclo
Últimos 24 ciclos evaluados. Más oscuro = mejor. Sirve para ver si un problema se concentra en una estación o si afecta a todas a la vez. La línea azul a la izquierda de un ciclo marca un cambio de modelo.
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Monitoreo: eventos y decisiones
Lo que detecta el pipeline después de cada entrega: cambios de nivel por estación (drift de datos), caídas sostenidas de accuracy (drift de desempeño), ciclos sin entrega y decisiones de reentrenamiento.
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Entrenamientos y decisiones de promoción
Un candidato solo reemplaza al champion si supera al naive semanal y al Random Forest en el holdout de 7 días, y a lo que producción realmente envió en las últimas 24 h (entrenado sin esas 24 h).
| Fecha (Bogotá) | Resultado | Tipo | Holdout 7 d: candidato | RF | Naive | Últimas 24 h: candidato | Producción |
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Accuracy por estación
Predicción vs. demanda observada
Accuracy por ciclo
Cada fila es una entrega. "Naive semanal" es la accuracy que habría tenido repetir la demanda de hace 7 días en esos mismos targets: si los dos bajan, fueron horas difíciles; si solo baja el modelo, el problema es del modelo.
| Cutoff (Bogotá) | Modelo | Accuracy | vs. ciclo anterior | Naive semanal | Modelo − naive | Evaluados |
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Entregas recientes
| Ciclo | Aceptada | Modelo | Intento | Estado | Predicciones |
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