[R-br] Regressão logistica (conceito)
Leonard Mendonça de Assis
assis.leonard em gmail.com
Quinta Novembro 8 21:07:10 BRST 2012
Estou até agora tentando entender porque você precisa balancear.
Já mexi com isso e nunca precisei fazer tal manobra
[]s
Leonard de Assis
http://about.me/ldeassis
Em 08/11/2012 17:15, Fernando Colugnati escreveu:
> Na verdade eu não conheço muito sobre métodos de classificação, mas
> para utilização dos modelos logísticos não há qualquer suposição deste
> tipo...
> Abs
>
>
> Em 7 de novembro de 2012 00:22, Vinicius Brito Rocha
> <viniciusbritor em gmail.com <mailto:viniciusbritor em gmail.com>> escreveu:
>
> Fernando,
>
> sim. o modelo é para classificação.
>
> O problema é que minhas classes são extremamente desbalanceadas.
>
> Até onde sei recomenda-se ter classes balanceadas. E esse é
> exatamente o que estou trazendo a discussão.
>
> Você discorda disso?
>
> Abs.
>
> Vinicius Brito Rocha
>
> Em 6 de novembro de 2012 22:58, Fernando Colugnati
> <fcolugnati em gmail.com <mailto:fcolugnati em gmail.com>> escreveu:
>
> Desde quando vc precisa ter 50% de 1 e 50% de zeros para fazer
> uma regressão logística? Não entendi bem seu problema! Vc fala
> em treinamento...este modelo será para classificação?
>
>
>
> Em 6 de novembro de 2012 23:37, viniciusbritor
> <viniciusbritor em gmail.com <mailto:viniciusbritor em gmail.com>>
> escreveu:
>
> amostrar com reposição toda a informação da classe alvo ,
> Y=1 para que tenha o mesmo tamanho da classe Y=0.
> apenas na amostra de treinamento
>
>
> Enviado por Samsung Mobile
>
> Leonard Mendonça de Assis <assis.leonard em gmail.com
> <mailto:assis.leonard em gmail.com>> escreveu:
>
> Vinícius
>
> o que você está chamando de reamostragem?
>
> []s
> Leonard de Assis
> http://about.me/ldeassis
>
> Em 06/11/2012 19:14, Vinicius Brito Rocha escreveu:
>> Pessoal,
>>
>> preciso tirar uma dúvida a respeito de regressão logistica.
>>
>> Tenho uma conjunto de dados, onde existe um grande
>> desbalanceamento nas classes da variável resposta (meu
>> evento Y=1 a ser modelado, possui poucas observações)
>>
>> O que fiz foi:
>>
>> separei 70% dos dados para amostra treino e 30% para teste.
>>
>> na amostra treino (70%):
>>
>> * utilizei uma re-amostragem, apenas na classe do
>> evento (Y=1) e fiz com que as linhas desta classe
>> fossem re-amostradas até que a classe com resposta
>> Y=1 possui-se a mesma quantidade de linhas da classe
>> (Y=0)
>> * Com minha base de amostra treino balanceada ajustei
>> um modelo de regressão logistica
>>
>>
>> na amostra teste(30%):
>>
>> * calculei minhas probabilidades de respostas a partir
>> das variáveis independentes da amostra teste.
>> * arbitrei um ponto de classificação de P_CHAP>= 0,7
>> para classificar meu evento como classe (Y_CHAP=1) e
>> P_CHAP<0,7 classificar meu evento como Y_CHAP=0
>> * Construi uma tabela de confusão comparando os
>> resultados Y_CHAP e Y para comparar minha
>> Sensitividade e 1-Especificidade.
>>
>> Dúvidas:
>>
>> A questão é que meus resultados estão muito ruins.
>> Acredito que é a estrutura de dados.
>>
>> * Estou sendo questionado a respeito da técnica de
>> re-amostragem na amostra treino para equilibrar as
>> classes. Pois o demandante acredita que é necessário
>> algum tipo de correção do modelo(feito a
>> re-amostragem no ajuste da amostra treino) ao
>> aplica-lo no conjunto teste, que não sofreu nenhuma
>> alteração.
>>
>>
>> Alguém tem algum material que justifique o uso de
>> re-amostragem nos dados da amostra treino?
>>
>> Abs.
>> --
>> /Vinicius Brito Rocha./
>> /Estatístico e Atuário (IM / UFRJ)//
>> Mestre em Pesquisa Operacional (COPPE / UFRJ)/
>>
>> www.aplicademic.blogspot.com
>> <http://www.aplicademic.blogspot.com>
>> http://twitter.com/viniciusbritor
>>
>> "Não se preocupe muito com as suas dificuldades em
>> Matemática, posso assegurar-lhe que as minhas são ainda
>> maiores." - Albert Einstein.
>>
>>
>>
>>
>> _______________________________________________
>> R-br mailing list
>> R-br em listas.c3sl.ufpr.br <mailto:R-br em listas.c3sl.ufpr.br>
>> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br
>> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.
>
>
> _______________________________________________
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> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia)
> e forneça código mínimo reproduzível.
>
>
>
>
> --
> Fernando A.B. Colugnati
>
>
>
>
>
> --
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> /Estatístico e Atuário (IM / UFRJ)//
> Mestre em Pesquisa Operacional (COPPE / UFRJ)/
>
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>
> "Não se preocupe muito com as suas dificuldades em Matemática,
> posso assegurar-lhe que as minhas são ainda maiores." - Albert
> Einstein.
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