Statistiques et Big Data predictive-models

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La régression logistique prévoit tous les 1 et aucun 0

J'exécute une analyse sur la probabilité de défaut de paiement en utilisant une régression logistique et des forêts aléatoires. Lorsque j'utilise la régression logistique, la prédiction est toujours «1» (ce qui signifie un bon prêt). Je n'ai jamais vu cela auparavant et je ne sais pas par où commencer pour …

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Comment réduire les prédicteurs de la bonne façon pour un modèle de régression logistique

J'ai donc lu quelques livres (ou des parties d'entre eux) sur la modélisation (F. Harrell's "Regression Modeling Strategies" entre autres), car ma situation actuelle est que je dois faire un modèle logistique basé sur des données de réponse binaires. J'ai à la fois des données continues, catégoriques et binaires (prédicteurs) …

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Est-il juste d'utiliser le mot «prédire» pour la régression (logistique)?

Ma compréhension est que même la régression ne donne pas de causalité. Il ne peut donner qu'une association entre la variable y et les variables x et éventuellement une direction. Ai-je raison? J'ai souvent trouvé des expressions similaires à "x prédit y" même dans la plupart des manuels de cours …

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Couplage des informations de séries chronologiques à partir de sources avec plusieurs résolutions / échelles spatiales

J'ai de nombreuses images raster satellite disponibles à partir de différents capteurs. De ceux-ci, les plus grossiers ont une résolution temporelle très abondante. Les rasters à résolution moyenne ont tendance à avoir moins de dates d'acquisition, mais un certain degré d'informations est toujours disponible. Les plus fines résolutions ont une …

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Modèle de Markov caché pour la prédiction d'événements

Question : La configuration ci-dessous est-elle une implémentation sensée d'un modèle de Markov caché? J'ai un ensemble de données d' 108,000observations (prises sur une période de 100 jours) et approximativement des 2000événements tout au long de la période d'observation. Les données ressemblent à la figure ci-dessous où la variable observée …

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Idée unique (?) Pour prévoir les ventes

Je travaille sur le développement d'un modèle pour prédire les ventes totales d'un produit. J'ai environ un an et demi de données sur les réservations, donc je pourrais faire une analyse de série chronologique standard. Cependant, j'ai également beaucoup de données sur chaque «opportunité» (vente potentielle) qui a été fermée …

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Le préclustering aide-t-il à construire un meilleur modèle prédictif?

Pour la tâche de modélisation de l'attrition, je considérais: Calculer k clusters pour les données Construisez k modèles pour chaque cluster individuellement. La raison en est, qu'il n'y a rien à prouver, que la population des abonnés est homogène, il est donc raisonnable de supposer que le processus de génération …

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Meilleure façon de gérer un ensemble de données multiclasses non équilibré avec SVM

J'essaie de construire un modèle de prédiction avec des SVM sur des données assez déséquilibrées. Mes étiquettes / sorties ont trois classes, positive, neutre et négative. Je dirais que l'exemple positif représente environ 10 à 20% de mes données, neutre environ 50 à 60% et négatif environ 30 à 40%. …

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Prévision de la demande de produits pour des milliers de produits dans plusieurs magasins

Je travaille actuellement sur une tâche de prévision de la demande, avec des données sur des dizaines de milliers de produits dans quelques milliers de magasins. Plus précisément, j'ai quelques années de données de ventes quotidiennes par produit dans chaque magasin, et mon objectif est de prévoir les ventes futures …

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Exemple lorsque l'utilisation de la précision comme mesure de résultat entraînera une conclusion erronée

J'examine différentes mesures de performance pour les modèles prédictifs. Beaucoup a été écrit sur les problèmes d'utilisation de la précision, au lieu de quelque chose de plus continu pour évaluer les performances du modèle. Frank Harrell http://www.fharrell.com/post/class-damage/ fournit un exemple lorsque l'ajout d'une variable informative à un modèle entraînera une …

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Le mythe de la prévisibilité à long terme

J'ai récemment découvert un article fascinant sur la prévision des rendements futurs du marché boursier. L'auteur présente le graphique ci-dessous et cite un R ^ 2 de 0,913. Cela rendrait la méthode de l'auteur bien supérieure à tout ce que j'ai jamais vu sur le sujet (la plupart soutiennent que …

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Importance / impact des fonctionnalités pour les prévisions individuelles

Au niveau du modèle, pour évaluer la contribution / l'importance des prédicteurs, nous pouvons utiliser: Techniques spécifiques au modèle - par exemple pureté (indice de Gini) pour un modèle basé sur un arbre, coefficients du modèle le cas échéant, etc. Techniques indépendantes du modèle - par exemple, importance des caractéristiques …

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Les techniques de régression pas à pas augmentent-elles le pouvoir prédictif d'un modèle?

Je comprends certains des nombreux problèmes de régression pas à pas. Cependant, en tant qu'entreprise universitaire, supposons que je souhaite utiliser la régression pas à pas pour un modèle prédictif et que je souhaite mieux comprendre les impacts qu'il peut avoir sur la performance. Étant donné un modèle linéaire, par …

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Quel est l'intérêt de diviser les données en parties de formation et de test pour évaluer les propriétés de prédiction lorsque nous avons l'AIC?

De manière asymptotique, la minimisation de l'AIC est équivalente à la minimisation de la MSE de validation croisée avec sortie pour les données transversales [ 1 ]. Alors, quand nous avons l'AIC, pourquoi utilise-t-on du tout la méthode de division des données en ensembles de formation, de validation et de …

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Comment effectuer une SVD pour imputer des valeurs manquantes, un exemple concret

J'ai lu les excellents commentaires sur la façon de traiter les valeurs manquantes avant d'appliquer SVD, mais j'aimerais savoir comment cela fonctionne avec un exemple simple: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Étant donné la matrice …

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