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: 357

 

[nastushka]

Что касается данных, то такие переменные как:
x3 x4 x5 x6 x8 x10 x11 x13 x14 x15 x16 x17
изначально метрические, я просто в отчаянии, когда ничего не получалось, их перевела в дихотомическую шкалу, принцип перевода был простой, если есть значение, то 1, нет , то 0.
оригинальный датасет вот
на мой взгляд ключевая переменная x13 (количество шарашек оформленный на одно ФИО)
x11 сколько было судебных дел
х15 количество дочерних фирм
х8 сколько нарушений выявила налоговая полиция

остальные не важно:)
Если выше указанные переменные оставить метрическими, это может повлиять на ре-тат лог.регрессии?, у меня когда они были метрические, процент ошибок отнесения единиц (это событие обмана) к нулям был адский.,

Прикрепленные файлы

 data.zip ( 22,67 килобайт ) Кол-во скачиваний: 290