Walidacja modelu, dopasowanie i prognozowanie

Uczenie maszynowe w analizie marketingowej w R

Verena Pflieger

Data Scientist at INWT Statistics

Współczynnik determinacji $R^2$

$R^2$ i test 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

Przeuczenie

Metody zapobiegania przeuczeniu

AIC() z pakietu stats
stepAIC() z pakietu MASS
Walidacja modelu poza próbą
Walidacja krzyżowa
...

AIC(multipleLM2)

33950.45

Nowy zbiór danych 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>

Prognozowanie

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

Wnioski – regresja liniowa

	Wnioski – regresja liniowa
Nauczyli się Państwo...	prognozować przyszłą wartość życiową klienta
	stosować regresję liniową do modelowania zmiennej ciągłej
	że zmienne używane do modelowania i prognozowania muszą mieć te same nazwy

Wnioski z modelu

	Wnioski z modelu
Nauczyli się Państwo...	że marża z bieżącego roku jest dobrym predyktorem marży w roku następnym
	im dłuższy czas od ostatniego zamówienia, tym mniejsza oczekiwana marża
	cechy takie jak płeć i wiek nie wydają się mieć znaczenia dla prognozowania marży
	itd...

Do dzieła!

Uczenie maszynowe w analizie marketingowej w R