Modelos

En la temporada 22/23 de la Liga el RCD Espanyol descendió a segunda división y los aficionados culpamos en parte los problemas que hubo durante toda la temporada con los porteros y quería analizar si hubo diferencias entre los porteros que jugaron esa temporada en el Espanyol y Diego López que jugó como portero titular la temporada anterior, dejaremos de lado las intervenciones de Joan García y Olazábal. Comenzamos con un código conocido. ...

El capítulo anterior comenzó con esta imagen. Se trataba de establecer un marco de trabajo, un guion para el científico de datos con los pasos a seguir en el proceso de modelización estadística. Se trabajó la primera parte de ese marco, el conocimiento de los datos, el inicio del proceso de modelización. Este capítulo será el siguiente paso ilustrando como seleccionar variables a partir de los parámetros del modelo y proponer una selección del modelo final midiendo su capacidad predictiva. Es necesario comenzar justo donde finalizó el paso anterior. ...

Motivación de los modelos GLM Hasta el momento se han planteado los siguientes modelos. Modelo de regresión lineal Modelos factoriales en diseño de experimentos Para ambos modelos la variable respuesta ha de ser cuantitativa y distribuida normalmente, pero en el capítulo 10 se vio la siguiente figura. La respuesta normal o gaussiana aparece, pero existen otro tipo de situaciones a las que se enfrenta el científico de datos donde el evento a estudiar no se distribuye normalmente. Sin ir mas lejos, en el ejercicio que está sirviendo de hilo conductor en el ensayo, una aseguradora española que opera en múltiples ramos quiere ofrecer seguro de automóviles a sus clientes del ramo de salud. Para ello se realizó un cuestionario a los clientes de forma que se marcó quienes de ellos estarían interesados en el producto de automóviles y quienes no. La variable de interés es si o no lo que plantea una clasificación binomial. ¿Qué sucede si se modeliza eventos si/no mediante un modelo de regresión lineal? Siguiendo el propio ejemplo de trabajo al que se hace permanentemente referencia. ...

De nuevo se retoma el ejemplo que está sirviendo de hilo conductor para este ensayo, la campaña de marketing de venta cruzada en el sector asegurador que está disponible en Kaggle. Una aseguradora española que opera en múltiples ramos quiere ofrecer seguro de automóviles a sus clientes del ramo de salud. Para ello se realizó un cuestionario a los clientes de forma que se marcó quienes de ellos estarían interesados en el producto de automóviles y quienes no. Se identificaron posibles tareas: ...

Cuando tenemos que evaluar el comportamiento de un modelo de clasificación binomial empleamos sensibilidad, especificidad,… ya he hablado sobre ese tema aunque volveré sobre ello. Sin embargo, si nuestro modelo estima un valor es posible que no tengamos tan claro como está funcionando su capacidad predictiva. Lo que traigo hoy es un análisis muy básico pero que entienden muy bien aquellas personas que no tienen grandes conocimientos en ciencia de datos, además es una continuación de la entrada en la que se ilustraba un ejemplo de uso de los modelos tweedie. ...

Ya he escrito sobre la distribución tweedie en otra ocasión y hoy vuelvo a traeros un ejemplo de uso que además servirá para introducir un método, una forma de trabajar con modelos en H2O y R además de emplear gradient boosting machine (gbm) para la obtención de primas de riesgo. Ya hay buenos profesionales repartidos en el mercado laboral a los que les he mostrado como hacer modelos de riesgo para el sector asegurador con R y H2O dentro del Máster en Big Data de la UNED donde imparto el módulo de seguros. Pero hoy quiero traer al blog un resumen de otro tipo de modelos que nos pueden servir para segmentar una cartera de seguros en base a la siniestralidad esperada de un riesgo. Recordad que un seguro trata de mutualizar el gasto entre una cartera, no sé a priori quien va a tener un siniestro (¡si lo supiera!) pero si dispongo de información histórica de mi cartera y esa información me puede dar unas pistas sobre lo que ocurrirá a futuro (habitualmente un año), quiero ver que parte de esa información histórica es reproducible asumiendo siempre un error. ...

El valor predictivo positivo es un dato olvidado cuando realizamos una prueba diagnóstica o (mejor dicho) cuando empleamos este método de medir la potencia de mi modelo. En ocasiones un modelo parece excepcional, pero, cabe preguntarse si un buen modelo puede hacernos perder dinero. Además incidir en la necesidad de calibrar los modelos y medir su comportamiento predictivo y su «comportamiento económico». Este video es continuación del que tenemos en la anterior entrada del blog. Espero despertar alguna conciencia e incidir sobre la importancia de medir económicamente el comportamiento de un modelo. La historia que se cuenta es real y supuso un buen proyecto para la compañía en la que trabajaba, no haciendo modelos, pero si instalando un nuevo entorno de detección de fraude. Saludos.

Primer video que subo. Ilustro de modo sencillo algunos elementos de las pruebas diagnósticas con un ejemplo sencillo que podéis reproducir en cualquier hoja de cálculo. No soy precisamente un experto en este tipo de análisis pero me han sido útiles en algunos momentos de mi vida profesional, además, esa visión «simplista» de las cosas puede ayudar a muchos a comprender conceptos más complejos. Si tiene éxito continuaré hablando sobre razones de probabilidad. Gracias.

Otro ejercicio con spatial data R Rstats y data science para el trabajo con objetos espaciales en el ecosistema big data. Empiezo con frase ilógica y ridícula para mejorar las búsquedas de Google pero el tema que traigo hoy creo que puede ser útil para aquellos que, dado un spatial data, tienen que identificar los polígonos que bordean ese objeto, en este caso vamos a identificar los municipios que bordean España, pueden ser limítrofes con Francia y Portugal o bien municipios costeros. No se plantean algoritmos complicados, como en entradas anteriores nos centramos en la extracción de mapas de GADM: ...

El análisis de supervivencia es uno de los olvidados por el Machine Learning y la nueva forma de ver el oficio. A la regresión logística si la damos algo de recorrido porque aparece en scikit-learn (con sus cositas), sin embargo, el análisis de supervivencia no tiene ese cartel porque en el momento que trabajas con un gran número de variables estos modelos «empiezan a echar chispas». Sin embargo ofrecen una serie de gráficos y resultados que más allá de la estimación nos describen problemas y pueden servirnos para segmentar poblaciones en base a la duración hasta la ocurrencia de un evento. ...