Estadísticas y Big Data predictive-models

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La regresión logística predice todo 1, y no 0

Estoy realizando un análisis sobre la probabilidad de incumplimiento de préstamo utilizando regresión logística y bosques aleatorios. Cuando uso la regresión logística, la predicción siempre es '1' (lo que significa un buen préstamo). Nunca he visto esto antes, y no sé por dónde empezar en términos de tratar de resolver …

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Cómo reducir los predictores de la manera correcta para un modelo de regresión logística

Así que he estado leyendo algunos libros (o partes de ellos) sobre modelado ("Estrategias de modelado de regresión" de F. Harrell, entre otros), ya que mi situación actual en este momento es que necesito hacer un modelo logístico basado en datos de respuesta binaria. Tengo datos (predictores) continuos, categóricos y …

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¿Qué tan justo es usar la palabra "predecir" para la regresión (logística)?

Tengo entendido que incluso la regresión no da causalidad. Solo puede dar asociación entre la variable y y las variables x y posiblemente una dirección. ¿Estoy en lo correcto? A menudo he encontrado frases similares a "x predice y" incluso en la mayoría de los libros de texto del curso …

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Acoplamiento de información de series temporales de fuentes con múltiples resoluciones / escalas espaciales

Tengo muchas imágenes de trama de satélite disponibles de diferentes sensores. De estos, los más gruesos tienen una resolución temporal muy abundante. Los rásteres de resolución media tienden a tener menos fechas de adquisición, pero aún hay cierto grado de información disponible. Las de resolución más fina tienen una resolución …

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Modelo oculto de Markov para predicción de eventos

Pregunta : ¿La configuración a continuación es una implementación sensata de un modelo de Markov oculto? Tengo un conjunto de datos de 108,000observaciones (tomadas en el transcurso de 100 días) y aproximadamente 2000eventos a lo largo de todo el período de observación. Los datos se parecen a la figura a …

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Idea única (?) Para pronosticar ventas

Estoy trabajando en el desarrollo de un modelo para predecir las ventas totales de un producto. Tengo aproximadamente un año y medio de datos de reservas, por lo que podría hacer un análisis estándar de series de tiempo. Sin embargo, también tengo muchos datos sobre cada 'oportunidad' (venta potencial) que …

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¿El preclustering ayuda a construir un mejor modelo predictivo?

Para la tarea de modelado de abandono que estaba considerando: Calcule k grupos para los datos Construya k modelos para cada grupo individualmente. La razón de esto es que no hay nada que demostrar, que la población de subsistemas es homogénea, por lo que es razonable suponer que el proceso …

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La mejor manera de manejar un conjunto de datos multiclase desequilibrado con SVM

Estoy tratando de construir un modelo de predicción con SVM en datos bastante desequilibrados. Mis etiquetas / resultados tienen tres clases, positiva, neutral y negativa. Yo diría que el ejemplo positivo representa alrededor del 10-20% de mis datos, neutral alrededor del 50-60% y negativo alrededor del 30-40%. Estoy tratando de …

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Pronóstico de demanda de productos para miles de productos en múltiples tiendas

Actualmente estoy trabajando en una tarea de pronóstico de demanda, con datos sobre decenas de miles de productos en un par de miles de tiendas. Más específicamente, tengo unos pocos años de datos de ventas diarias por producto en cada tienda, y mi objetivo es pronosticar las ventas futuras de …

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Enfoques generales para el tráfico de automóviles modelo en un estacionamiento

Un amigo mío me ha pedido que lo ayude con el modelado predictivo del tráfico de automóviles en un estacionamiento de tamaño mediano. El garaje tiene sus días ocupados y fáciles, sus horas pico, horas de apertura (está abierto durante 12 horas durante los días laborables y durante 8 horas …

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Ejemplo cuando se usa la precisión como medida de resultado conducirá a una conclusión incorrecta

Estoy buscando varias medidas de rendimiento para modelos predictivos. Se escribió mucho sobre problemas de uso de precisión, en lugar de algo más continuo para evaluar el rendimiento del modelo. Frank Harrell http://www.fharrell.com/post/class-damage/ proporciona un ejemplo cuando agregar una variable informativa a un modelo conducirá a una caída en la …

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El mito de la previsibilidad a largo plazo

Recientemente me encontré con un artículo fascinante sobre la predicción de futuros rendimientos del mercado de valores. El autor presenta el siguiente gráfico y cita un R ^ 2 de 0.913. Esto haría que el método del autor fuera muy superior a cualquier cosa que haya visto sobre el tema …

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Importancia / impacto de características para predicciones individuales

A nivel de modelo, para evaluar la contribución / importancia del predictor podemos usar: Técnicas específicas del modelo: por ejemplo, pureza (índice de Gini) para un modelo basado en árboles, coeficientes del modelo cuando corresponda, etc. Técnicas independientes del modelo, por ejemplo, importancia de la característica de permutación, dependencia parcial, …

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¿Las técnicas de regresión gradual aumentan el poder predictivo de un modelo?

Entiendo algunos de los muchos problemas de regresión gradual. Sin embargo, como un esfuerzo académico, suponga que quiero usar la regresión gradual para un modelo predictivo, y quiero comprender mejor los impactos que puede tener en el rendimiento. Dado un modelo lineal, por ejemplo, ¿realizar una regresión escalonada en el …

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¿Cuál es el punto de dividir los datos en partes de capacitación y prueba para evaluar las propiedades de predicción cuando tenemos AIC?

Asintóticamente, minimizar el AIC es equivalente a minimizar el MSE de validación cruzada de dejar uno fuera para los datos de sección transversal [ 1 ]. Entonces, cuando tenemos AIC, ¿por qué uno usa el método de dividir los datos en conjuntos de capacitación, validación y prueba para medir las …

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