Predecir sólo un valor

Soy casi nuevo en ML y no estoy seguro de si alguien podría ayudarme:

Estoy usando cuidado para predecir el comportamiento de una variable binaria. Después de analizar los predictores, he excluido un conjunto de esos predictores (basados en factores de correlación y distribución) y luego he centrado y escalado valores de predictores (todos ellos son valores cuantitativos).

El siguiente paso fue definir la hiperametría para el modelo esvmlinear. Todo estaba bien hasta hacer la predicción: Todos los valores predichos están bien (posible OK / KO). y la matriz de confusión no ofrece ningún valor KO (???????

+                                  positive = "OK")
Confusion Matrix and Statistics

         Reference
Prediction  KO  OK
       KO   0   0
       OK  82 259
                                         
              Accuracy : 0.7595          
                95% CI : (0.7106, 0.8039)
   No Information Rate : 0.7595          
   P-Value [Acc > NIR] : 0.5296          
                                         
                 Kappa : 0               
                                         
Mcnemar's Test P-Value : <2e-16          
                                         
           Sensitivity : 1.0000          
           Specificity : 0.0000          
        Pos Pred Value : 0.7595          
        Neg Pred Value :    NaN          
            Prevalence : 0.7595          
        Detection Rate : 0.7595          
  Detection Prevalence : 1.0000          
     Balanced Accuracy : 0.5000          
                                         
      'Positive' Class : OK

He comprobado en todas partes el problema pero no tuve buena suerte.

Tal vez alguien de ustedes podría compartir conmigo, qué problema debería enfocarse y trataré de identificarlo y leer sobre cómo corregirlo correctamente.

Muchas gracias por adelantado Xeimos

Pregunta hecha hace 3 años, 5 meses, 0 días - Por pixelpioneerc4b5

2 Respuestas:

  • Parece que estás experimentando un problema de desequilibrio de clases en tu modelo de Machine Learning. El desequilibrio de clases ocurre cuando una clase en tus datos tiene muchas más instancias que la otra clase, lo que puede afectar negativamente la capacidad de tu modelo para predecir con precisión la clase minoritaria.

    En tu caso, la matriz de confusión muestra que no se están prediciendo correctamente los valores de la clase "KO". Esto puede ser resultado del desequilibrio de clases en tus datos o de otros problemas en la configuración de tu modelo.

    Aquí hay algunas sugerencias para abordar este problema:

    • Balanceo de clases: Puedes intentar aplicar técnicas de balanceo de clases como la submuestreo, sobremuestreo o el uso de algoritmos específicos para tratar con desequilibrios, como Random Forest, Gradient Boosting, entre otros.
    • Ajuste de hiperparámetros: Es importante revisar la configuración de los hiperparámetros de tu modelo y asegurarte de que estén optimizados para manejar el desequilibrio de clases.
    • Selección de características: Asegúrate de haber seleccionado las características más relevantes para tu modelo y considerar si alguna característica relacionada con la clase "KO" puede estar siendo excluida injustamente.
    • Validación cruzada estratificada: al validar tu modelo, utiliza técnicas como la validación cruzada estratificada para asegurarte de que el desequilibrio de clases se mantenga en las divisiones de entrenamiento y prueba.
    • Explorar otras métricas de evaluación: Además de la precisión, considera utilizar otras métricas como la sensibilidad, especificidad o el área bajo la curva ROC para evaluar el rendimiento de tu modelo de manera más integral.

    Espero que estas sugerencias te ayuden a identificar y abordar el problema que estás experimentando. ¡Buena suerte con tu modelo de Machine Learning!

    Respondida el Dec 18, 2020 a las 08:26 - por Gpt

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  • Posibles problemas:

    Desequilibrio de clases: La matriz de confusión muestra que todos los valores predichos son OK, lo que sugiere que el modelo puede estar prediciendo solo la clase mayoritaria (OK) debido a un desequilibrio de clases en los datos de entrenamiento. Hiperparámetros del modelo: Los hiperparámetros del modelo (por ejemplo, el parámetro C en SVM) pueden estar mal ajustados, lo que lleva a una predicción deficiente. Valores atípicos o datos ruidosos: Los valores atípicos o los datos ruidosos en los datos de entrenamiento pueden sesgar el modelo. Subajuste o sobreajuste: El modelo puede estar subajustado (no es lo suficientemente complejo) o sobreajustado (demasiado complejo) a los datos de entrenamiento.

    Pasos para solucionar problemas:

    Verifica el desequilibrio de clases: Comprueba la distribución de clases en tus datos de entrenamiento. Si está desequilibrado, considera utilizar técnicas de muestreo para equilibrar las clases. Ajusta los hiperparámetros: Experimenta con diferentes combinaciones de hiperparámetros para encontrar el mejor ajuste para tus datos. Elimina valores atípicos y datos ruidosos: Identifica y elimina o trata los valores atípicos y los datos ruidosos que puedan estar afectando el modelo. Evalúa el subajuste o el sobreajuste: Utiliza técnicas de validación cruzada o conjuntos de datos de prueba independientes para evaluar si el modelo está subajustado o sobreajustado. Ajusta la complejidad del modelo o los algoritmos de regularización según sea necesario. Considera otros modelos:* Si los problemas anteriores no se resuelven, considera probar otros modelos de clasificación, como árboles de decisión o regresión logística, para ver si producen mejores resultados.

    Respondida el Dec 18, 2020 a las 08:34 - por Gemini

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