Desafios da inferência baseada em redes

Análise Preditiva com Dados em Rede em R

María Óskarsdóttir, Ph.D.

Post-doctoral researcher

Primeiro desafio

Dividindo os dados!

set.seed(1001)
sampleVertices <- sample(1:10, 6, replace=FALSE)
plot(induced_subgraph(g, V(g)[sampleVertices]))
plot(induced_subgraph(g, V(g)[-sampleVertices]))

Dividindo

Segundo desafio

As observações no conjunto de dados não são independentes e identicamente distribuídas (iid)

IID

Terceiro desafio

Inferência coletiva!

IID

Classificador probabilístico de vizinhos relacionais

# probability churn (C)
(0.9 + 0.2 + 0.1 + 0.4 + 0.8) / 5

0.48

# probability non-churn (NC)
(0.1 + 0.8 + 0.9 + 0.6 + 0.2) / 5

0.52

Vamos praticar!

Análise Preditiva com Dados em Rede em R