Budowa modelu predykcyjnego w RStudio

Artykuł dodany przez React - 24-03-22

Jak zbudowac model predykcyjny w RStudio

Model predykcyjny to model statystyczny, który szacuje prawdopodobieństwo wystąpienia jakiegoś wyniku. Modele predykcyjne są stosowane w takich dziedzinach, jak eksploracja danych, marketing i uczenie maszynowe, do przewidywania przyszłych wyników. W RStudio modele predykcyjne można budować przy użyciu dwóch różnych technik modelowania: regresji liniowej i regresji logistycznej.

Jak zbudować model predykcyjny w RStudio – analiza wyników

Modele predykcyjne są cennym narzędziem do przewidywania przyszłości. Można ich używać, aby zrozumieć, jak zmiany jednej zmiennej wpływają na inną, lub aby przewidzieć, kiedy wystąpią pewne zdarzenia.

Wiele modeli predykcyjnych wymaga uprzedniego zebrania danych. Dane te można uzyskać z różnych źródeł, takich jak ankiety i wywiady. Gdy dane są już dostępne, można zbudować model predykcyjny, korzystając z narzędzi udostępnianych przez RStudio. Aby to zrobić, trzeba mieć dostęp do języka R i RStudio.

Można zacząć od zaimportowania danych do RStudio. Następnie można utworzyć zmienne, które reprezentują interesujące nas zmienne, takie jak zmienne predykcyjne i zmienne wynikowe. Następnie można utworzyć funkcje, które obliczają przewidywane wartości dla każdej zmiennej na podstawie innych zmiennych wejściowych. Na koniec można ocenić dokładność predykcyjną modelu, porównując go z wartościami obserwowanymi.

Jak zbudować model predykcyjny w RStudio – dodatkowe funkcje

Oprócz tych podstawowych funkcji, RStudio posiada również dodatkowe funkcje, które ułatwiają budowanie modeli predykcyjnych, w tym:

  • Transformacje zmiennych: Oprócz standardowych operacji, takich jak MIN/MAX, można wykonywać bardziej złożone przekształcenia danych za pomocą funkcji, takich jak dropna i na_filter().
  • Zmienne dummy: Zmienne dummy to zmienne, które mają wartość 0 lub NaN (not-a-number). Są one używane w modelu, ale w rzeczywistości nie wnoszą do niego żadnej wartości. Są one często wykorzystywane jako wartości wejściowe w modelu predykcyjnym lub jako zmienne instrumentalne w analizie interwencyjnej.
  • Szeregi czasowe: Dane z szeregów czasowych umożliwiają przewidywanie w czasie przy użyciu jednego zestawu przewidywań.

Jak zbudować model predykcyjny w RStudio – przykład

Modele predykcyjne są cennymi narzędziami w wielu dziedzinach, a ich zastosowanie może mieć ogromny wpływ na działalność firmy. Można ich używać do przewidywania reakcji klientów na nowe produkty lub do przewidywania wyników sprzedaży. Modele predykcyjne mogą być również wykorzystywane do przewidywania, u których pacjentów nastąpi nawrót choroby po jej wyleczeniu.

Modelowanie predykcyjne można wykorzystać na wiele sposobów, ale najczęściej stosuje się je w celu utrzymania klientów. Przewidując, którzy klienci najprawdopodobniej opuszczą firmę i podejmując kroki w celu utrzymania ich zadowolenia, można zaoszczędzić mnóstwo czasu i pieniędzy. Modele predykcyjne mogą być również przydatne w zarządzaniu pracownikami. Przewidując, kiedy pracownicy mogą opuścić firmę, można podjąć proaktywne kroki, aby zapobiec ich odejściu.