Логистическая регрессия в R Опции

[nastushka]

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

 data.zip ( 5,13 килобайт ) Кол-во скачиваний: 333

 

[p2004r]

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.)

1. Откуда "дровишки"? В смысле "датасет"?


2.

Код

df <- read.csv2("data.csv")

df <- data.frame(lapply(df, factor))

> randomForest(Y~., df)

Call:
randomForest(formula = Y ~ ., data = df)
               Type of random forest: classification
                     Number of trees: 500
No. of variables tried at each split: 4

        OOB estimate of  error rate: 38.47%
Confusion matrix:
     0   1 class.error
0 1305 232   0.1509434
1  602  29   0.9540412

Выборка несбалансирована. Если такое соотношение исходов в генсовокупности, то и пусть так будет. Но если это просто "так сложилось", необходимо получить модель для 1:1 и потом сделать трешоилд оптимальный для генсовокупности в которой модель будет применяться.

Код

> randomForest(Y~.,df, sampsize=c("0"=500, "1"=500))

Call:
randomForest(formula = Y ~ ., data = df, sampsize = c(`0` = 500,      `1` = 500))
               Type of random forest: classification
                     Number of trees: 500
No. of variables tried at each split: 4

        OOB estimate of  error rate: 31.83%
Confusion matrix:
    0   1 class.error
0 907 630  0.40988939
1  60 571  0.09508716

Если балансируем выборку, то видим "забавный" результат. Один из "исходов" зависимой переменной просто практически случаен.

Ну а Boruta честно улучшает различение неслучайного исхода зависимой переменной. На ~5 случаев.

Код

> randomForest(getConfirmedFormula(res.boruta),df,  sampsize=c("0"=500, "1"=500))

Call:
randomForest(formula = getConfirmedFormula(res.boruta), data = df,      sampsize = c(`0` = 500, `1` = 500))
               Type of random forest: classification
                     Number of trees: 500
No. of variables tried at each split: 3

        OOB estimate of  error rate: 31.78%
Confusion matrix:
    0   1 class.error
0 904 633  0.41184125
1  56 575  0.08874802

Сообщение отредактировал p2004r - 28.06.2017 - 08:08