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]

Кстати точно, попробую, прологарифмировать.
Подскажите, p2004r, как мне составить уравнение потом. Мне ведь надо не просто принести модель и сказать вот в R есть функция predict, так и предсказывайте
программисту нужно сообщить уравнение, чтобы он в CRM для автоматизации запрограммировал.

что-то ("mxnet") нет в репозитории. Видимо уже убрали

> install.packages("mxnet")
Installing package into ?C:/Users/Admin/Documents/R/win-library/3.3?
(as ?lib? is unspecified)
Warning in install.packages :
package ?mxnet? is not available (for R version 3.3.2)

Сообщение отредактировал nastushka - 6.08.2017 - 17:57

[p2004r]

Кстати точно, попробую, прологарифмировать.
Подскажите, p2004r, как мне составить уравнение потом. Мне ведь надо не просто принести модель и сказать вот в R есть функция predict, так и предсказывайте
программисту нужно сообщить уравнение, чтобы он в CRM для автоматизации запрограммировал.

что-то ("mxnet") нет в репозитории. Видимо уже убрали

> install.packages("mxnet")
Installing package into ?C:/Users/Admin/Documents/R/win-library/3.3?
(as ?lib? is unspecified)
Warning in install.packages :
package ?mxnet? is not available (for R version 3.3.2)

Для knn "никак", это алгоритм ближайшего соседа и "решение" просто сами данные

mxnet

https://github.com/apache/incubator-mxnet/t...aster/R-package

keras

https://rstudio.github.io/keras/

PS если один покупатель делал несколько заказов последовательно и это не отражено в структуре данных, то knn ошибается.

Сообщение отредактировал p2004r - 7.08.2017 - 07:34