Логистическая регрессия в R |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
Логистическая регрессия в R |
28.06.2017 - 01:29
Сообщение
#1
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 76 Регистрация: 27.04.2014 Пользователь №: 26375 |
Подскажите, пожалуйста, кто чем может)). Я делаю логистическую регрессию. Все предикторы биноминальные (0,1). Y-зависимая переменная(бинарная 0 - нет события(это хорошо), 1-есть событие(это плохо)). Дело в том, что нули к нулям, он мало мальски правильно соотносит, но 50% единиц(плохих) у него попадают к нулям(хорошим).Т.е. неверное определение. Как понять, почему так происходит и что сделать, чтобы улучшить классификацию, хотя бы до 85% точности?
Доп. инфо, я гуглила, и нашла метод Feature Selection и его реализацию в R Boruta. Выделила 6 предикторов, думала счастье рядом, сейчас построила модель, но не тут-то было, классификация такая же некачественная:(( Может что-то не то сделала?(( Что делать? (с)(Чернышевский Н.Г.)
Прикрепленные файлы
|
|
12.08.2017 - 13:35
Сообщение
#2
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 76 Регистрация: 27.04.2014 Пользователь №: 26375 |
p2004r, я пробовала работать с тремя этими пакетами, но или у меня руки кривые безнадежно , или ансамбливое обучение тут не помощник.
library("ensembleR") acc1=read.xlsx("C:/Users/Admin/Desktop/buyning.xlsx") index <- sample(1:nrow(acc1),round(0.75*nrow(acc1))) train <- acc1[index,] test <- acc1[-index,] preds <- ensemble(train,test,'id',c('treebag','rpart'),'rpart') Error in train.default(training[, predictors], training[, outcomeName], : Stopping Something is wrong; all the RMSE metric values are missing: RMSE Rsquared Min. : NA Min. : NA 1st Qu.: NA 1st Qu.: NA Median : NA Median : NA Mean :NaN Mean :NaN 3rd Qu.: NA 3rd Qu.: NA Max. : NA Max. : NA NA's :1 NA's :1 ====== library("caretEnsemble") models <- caretList(train,test, methodList=c("glm", "lm")) Error: nrow(x) == n is not TRUE In addition: Warning messages: 1: In trControlCheck(x = trControl, y = target) : trControl$savePredictions not 'all' or 'final'. Setting to 'final' so we can ensemble the models ============== library("classyfire") acco=read.xlsx("C:/Users/admin/Desktop/buyning.xlsx") iClass <- acco[,1] idata <- acco[,-1] ens <- cfBuild(inputData = idata, inputClass = iClass, bootNum = 100, ensNum = 100, parallel = TRUE, cpus = 4, type = "SOCK") а тут такая ошибка Error in .initCheck(inputData, inputClass, bootNum, ensNum, parallel, : Argument "inputData" must contain numeric values. Шах и мат. На что он жалуется то? |
|
14.08.2017 - 16:27
Сообщение
#3
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1091 Регистрация: 26.08.2010 Пользователь №: 22699 |
p2004r, я пробовала работать с тремя этими пакетами, но или у меня руки кривые безнадежно , или ансамбливое обучение тут не помощник. library("ensembleR") acc1=read.xlsx("C:/Users/Admin/Desktop/buyning.xlsx") index <- sample(1:nrow(acc1),round(0.75*nrow(acc1))) train <- acc1[index,] test <- acc1[-index,] preds <- ensemble(train,test,'id',c('treebag','rpart'),'rpart') Error in train.default(training[, predictors], training[, outcomeName], : Stopping Something is wrong; all the RMSE metric values are missing: RMSE Rsquared Min. : NA Min. : NA 1st Qu.: NA 1st Qu.: NA Median : NA Median : NA Mean :NaN Mean :NaN 3rd Qu.: NA 3rd Qu.: NA Max. : NA Max. : NA NA's :1 NA's :1 ====== library("caretEnsemble") models <- caretList(train,test, methodList=c("glm", "lm")) Error: nrow(x) == n is not TRUE In addition: Warning messages: 1: In trControlCheck(x = trControl, y = target) : trControl$savePredictions not 'all' or 'final'. Setting to 'final' so we can ensemble the models ============== library("classyfire") acco=read.xlsx("C:/Users/admin/Desktop/buyning.xlsx") iClass <- acco[,1] idata <- acco[,-1] ens <- cfBuild(inputData = idata, inputClass = iClass, bootNum = 100, ensNum = 100, parallel = TRUE, cpus = 4, type = "SOCK") а тут такая ошибка Error in .initCheck(inputData, inputClass, bootNum, ensNum, parallel, : Argument "inputData" must contain numeric values. Шах и мат. На что он жалуется то? Он же пишет явно на что жалуется . С таким подходом можно "всю жизнь наверху простоять"ТМ |
|