Priorità dei modelli

Svelare la Decision Science

Howard Friedman

Adjunct Professor at Columbia University

Partire semplice con la regressione lineare

  • Efficace per esiti continui quando le assunzioni sono rispettate
  • Oltre 200 anni di utilità provata nell’analisi reale

La semplicità è potente

  • La regressione lineare trova la retta di best-fit nei dati
  • Con trasformazioni, modella anche relazioni non lineari complesse

L’interpretabilità conta

  • I coefficienti aiutano l’allineamento
  • Veloce da calcolare, facile da spiegare
     

Regressione lineare

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Regressione logistica

Molti problemi reali richiedono previsioni binarie o categoriali:

  • Rilevamento frodi, churn, modelli di rischio sanitario

Lancio di moneta

La regressione logistica è molto versatile

  • Adatta a esiti binari, categorie multiple o ordinate

Le probabilità supportano le decisioni

Facile da interpretare e implementare

  • I coefficienti mostrano come ogni feature influisce sull’esito
  • Ottima come baseline per classificatori più complessi
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Trasformazioni delle feature

Parti da un solido modello baseline

  • Crea prima una versione funzionante, poi valuta modelli più avanzati

Le trasformazioni delle feature possono aiutare

  • Log o quadrato possono aumentare la varianza spiegata
  • Possono anche migliorare l’aderenza ai dati

Allinea le assunzioni del modello ai dati

  • Alcuni modelli, come la regressione lineare, rendono meglio con residui normalmente distribuiti

  Cassetta degli attrezzi

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Trasformazioni comuni

 

  • Le trasformazioni log e radice quadrata comprimono valori ampi e riducono gli outlier
  • Standardizzazione e normalizzazione portano le feature su scale simili, utile quando le unità variano
  • Termini polinomiali (quadratici, cubici) catturano relazioni non lineari complesse con poco sforzo

 

Usa trasformazioni per migliorare i primi modelli prima di passare a quelli complessi

 

Transformations

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Passons à la pratique !

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