Calculando e descrevendo previsões

Modelos Lineares Generalizados em Python

Ita Cirovic Donev

Data Science Consultant

Calculando previsões

Após ajustar o modelo

  1. Valores ajustados para os valores originais de $x$

Diagrama do processo de ajuste do modelo.

Modelos Lineares Generalizados em Python

Calculando previsões

Após ajustar o modelo

  1. valores ajustados para os valores originais de $x$

  2. Valores novos de $x$ para valores previstos

Diagrama do ajuste do modelo e cálculo das previsões.

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Calculando previsões

  • Modelo do caranguejo-ferradura y ~ weight $$ \mu = \frac{\exp(-3.6947+1.8151 \times weight)}{1+\exp(-3.6947+1.8151 \times weight)} $$

  • Nova medida: weight = 2.85

$$ \mu = \frac{\exp(-3.6947+1.8151 \times \color{blue}{2.85})}{1+\exp(-3.6947+1.8151 \times \color{blue}{2.85})} = 0.814 $$

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Previsões em Python

  • Calcular previsões do modelo para o conjunto new_data
    # Compute model predictions
model_GLM.predict(exog = new_data)
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De probabilidades a classes

Separação da saída do modelo dado um corte de probabilidade definido.

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Calculando previsões de classe

# Extract fitted probabilities from model
crab['fitted'] = model.fittedvalues.values

# Define cut-off value
cut_off = 0.4

# Compute class predictions
crab['pred_class'] = np.where(crab['fitted'] > cut_off, 1, 0)
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Calculando previsões de classe

# Count occurences for each class
crab['pred_class'].value_counts()

1    151
0     22
Corte $\hat y=1$ $\hat y=0$
$\mu = 0.4$ 151 22
$\mu = 0.5$ 126 47
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Matriz de confusão

Matriz de confusão vazia.

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Matriz de confusão - Verdadeiros negativos

Apresentação dos verdadeiros negativos na matriz de confusão.

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Matriz de confusão - Verdadeiros positivos

Apresentação dos verdadeiros negativos e verdadeiros positivos na matriz de confusão.

Modelos Lineares Generalizados em Python

Matriz de confusão - Falsos positivos

Apresentação dos verdadeiros negativos, verdadeiros positivos e falsos positivos na matriz de confusão.

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Matriz de confusão - Falsos negativos

Apresentação dos verdadeiros negativos, verdadeiros positivos, falsos positivos e falsos negativos na matriz de confusão.

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Matriz de confusão em Python

print(pd.crosstab(y_actual, y_predicted, 
            rownames=['Actual'], colnames=['Predicted'], 
            margins = True))

Predicted   0    1  All
Actual                 
0          15   47   62
1           7  104  111
All        22  151  173
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Vamos praticar!

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