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
<[email protected] <mailto:[email protected]>> 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
<[email protected] <mailto:[email protected]>> 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
<[email protected] <mailto:[email protected]>>
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 <[email protected]
<mailto:[email protected]>> 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.
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[email protected] <mailto:[email protected]>
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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Fernando A.B. Colugnati
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