Xác thực mô hình, độ khớp mô hình và dự đoán

Machine Learning cho Phân tích Marketing bằng R

Verena Pflieger

Data Scientist at INWT Statistics

Hệ số xác định $R^2$

$R^2$ và kiểm định F

summary(multipleLM2)

Residual standard error: 13.87 on 4179 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.3522,    Adjusted R-squared:  0.3504 
F-statistic: 206.5 on 11 and 4179 DF,  p-value: < 2.2e-16

Overfitting (quá khớp)

Phương pháp tránh quá khớp

AIC() trong gói stats
stepAIC() trong gói MASS
Xác thực mô hình ngoài mẫu
Cross-validation
...

AIC(multipleLM2)

33950.45

Bộ dữ liệu mới clvData2

head(clvData2)

# A tibble: 6 x 14
  customerID nOrders nItems daysSinceLastOrder margin returnRatio 
       <int>   <int>  <int>              <int>  <dbl>       <dbl>         
1          2      16     40                  2  57.62        0.18
2          3       1      5                124  29.69        1.00
3          4      15     30                 68  56.26        0.16
4          5      23     41                103  58.84        0.03
5          6       2      4                104  29.31        0.00
6          7       6     10                 41  35.72        0.06
#... with 8 more variables: shareOwnBrand <dbl>, shareVoucher <dbl>,
#  shareSale <dbl>, gender <chr>, age <int>, marginPerOrder <dbl>,
#  marginPerItem <dbl>, itemsPerOrder <dbl>

Dự đoán

predMargin <- predict(multipleLM2, 
                      newdata = clvData2)
head(predMargin)

       1        2        3        4        5        6 
51.10204 31.63335 51.90008 52.62200 36.65194 33.84383

mean(predMargin, na.rm = TRUE)

33.95147

Bài học về hồi quy tuyến tính

	Bài học Hồi quy tuyến tính
Bạn đã học...	cách dự đoán giá trị vòng đời khách hàng trong tương lai
	cách dùng hồi quy tuyến tính để mô hình hóa biến liên tục
	các biến dùng để mô hình hóa và dự đoán phải có cùng tên

Bài học từ mô hình

	Bài học từ mô hình
Bạn đã học...	biên lợi nhuận trong một năm là bộ dự báo tốt cho biên lợi nhuận năm sau
	thời gian từ lần đặt hàng gần nhất càng lâu, biên lợi nhuận kỳ vọng càng nhỏ
	các đặc điểm như giới tính và tuổi có vẻ không ảnh hưởng đến dự đoán biên lợi nhuận
	v.v.

Được rồi, bắt tay vào làm thôi!

Machine Learning cho Phân tích Marketing bằng R