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

 

[nastushka]

Да, Вы правы! p2004r, последний вопрос, интерпретационного плана. Имею ли я право вероятности до 0.7 не принимать в расчет?
Например, у меня наблюдение класса "0", но предсказал вероятность 0,62(арифметически округлим - это единица будет). Есть и 0,76(тут я считаю за неверную классификацию). Я считаю, что меньше 0,7 вообще не стоит рассматривать вероятность. Скажите, права я или нет?