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.)

ROC выглядит вот так как на атаче. Существуют только решения которые снабжены доверительным интервалом.

Это видно из гистограмм распределения вероятности отнесения к конкретному классу.

Ну и "пространство в котором проведены границы решения". Видно, что случаи которые действительно можно отделить "обкусывает края", можно сказать "за счет рандом эффекта".

PS

Можно только по результатам применения модели сказать что "если модель сказала 0, то весьма вероятно что действительно 0. А если модель сказала 1, то подбрось монетку и выбери случайный исход между 0 и 1". (!все это в случае одинаковой частоты исходов в генсовокупности! для конкретной частоты исходов в генсовокупности решения полезного вообще может не быть !)

PPS

Судя по всему никакого "более лучшего решения" тут не существует по принципиальным ограничениям.

Сообщение отредактировал p2004r - 28.06.2017 - 19:09

Эскизы прикрепленных изображений