[R-br] Regressão logistica (conceito)
Vinicius Brito Rocha
viniciusbritor em gmail.com
Quinta Novembro 8 23:53:23 BRST 2012
Leonard,
em problemas de classificação, classes muito desbalanceadas comprometem o
poder de classificação do classificador. Estou com um problema de valor
extremo.
Se não me engano em redes neurais isto não é exatamente um problema.
Lucas,
A questão é que não estou trabalhando com o R. Estou usando o SAS e o
resultado (equação) será implementado em um software. Preciso da equação,
por isso não estou usando RN, fora o fato de que o SAS que uso é o Eguide,
sem modulo de data mining.
Abs.
Em 8 de novembro de 2012 21:07, Leonard Mendonça de Assis <
assis.leonard em gmail.com> escreveu:
> Estou até agora tentando entender porque você precisa balancear.
> Já mexi com isso e nunca precisei fazer tal manobra
>
> []s
> Leonard de Assishttp://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> 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
>> > 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
>>> > 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> escreveu:
>>>>
>>>> Vinícius
>>>>
>>>> o que você está chamando de reamostragem?
>>>>
>>>> []s
>>>> Leonard de Assishttp://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://twitter.com/viniciusbritor
>>>>
>>>> "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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>> assegurar-lhe que as minhas são ainda maiores." - Albert Einstein.
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