アップリフトモデルを作るコツと注意点8 階層ベイズロジットモデル [データサイエンス、統計モデル]
アップリフトモデルを作るコツと注意点をまとめたいと思います。
今回(最終回)は、階層ベイズロジットモデル。
まずは、結論から。
階層ベイズロジットモデルの予測結果。
正しい集計結果は、こうでした。
ということで、かなり正確にアップリフト分を予測することが出来ています。
ただし、階層ベイズロジットモデルの欠点として、パラメータを推定ためのシミュレーションMCMCがやたら時間かかるという点です。
推定した後はそれほど時間はかからないのですが、変数の数が多いと1日くらい平気で時間がかかってしまいます。
この辺りは精度とパラメータの推定時間とのトレードオフなんだと思います。
~その他の記事~
アップリフトモデルを作るコツと注意点
1. アップリフトモデルとは
https://skellington.blog.ss-blog.jp/2019-11-12
2. アップリフトモデルを作るコツと注意点2 単純なロジスティック回帰を使う失敗例
https://skellington.blog.ss-blog.jp/2019-11-13
3. アップリフトモデルを作るコツと注意点3 2つの予測モデルを使う失敗例
https://skellington.blog.ss-blog.jp/2019-11-14
4. アップリフトモデルを作るコツと注意点4 交互作用ありのモデルを使う失敗例
https://skellington.blog.ss-blog.jp/2019-11-15
5. アップリフトモデルを作るコツと注意点5 機械学習のモデル(SVM)を使う失敗例
https://skellington.blog.ss-blog.jp/2019-11-16
6. アップリフトモデルを作るコツと注意点6 機械学習のモデル(決定木)を使う失敗例
https://skellington.blog.ss-blog.jp/2019-11-17
7. アップリフトモデルを作るコツと注意点7 機械学習のモデル(ニューラルネットワーク)を使う失敗例
https://skellington.blog.ss-blog.jp/2019-11-18
8. アップリフトモデルを作るコツと注意点8 階層ベイズロジットモデル
https://skellington.blog.ss-blog.jp/2019-11-19
今回(最終回)は、階層ベイズロジットモデル。
まずは、結論から。
階層ベイズロジットモデルの予測結果。
正しい集計結果は、こうでした。
ということで、かなり正確にアップリフト分を予測することが出来ています。
ただし、階層ベイズロジットモデルの欠点として、パラメータを推定ためのシミュレーションMCMCがやたら時間かかるという点です。
推定した後はそれほど時間はかからないのですが、変数の数が多いと1日くらい平気で時間がかかってしまいます。
この辺りは精度とパラメータの推定時間とのトレードオフなんだと思います。
~その他の記事~
アップリフトモデルを作るコツと注意点
1. アップリフトモデルとは
https://skellington.blog.ss-blog.jp/2019-11-12
2. アップリフトモデルを作るコツと注意点2 単純なロジスティック回帰を使う失敗例
https://skellington.blog.ss-blog.jp/2019-11-13
3. アップリフトモデルを作るコツと注意点3 2つの予測モデルを使う失敗例
https://skellington.blog.ss-blog.jp/2019-11-14
4. アップリフトモデルを作るコツと注意点4 交互作用ありのモデルを使う失敗例
https://skellington.blog.ss-blog.jp/2019-11-15
5. アップリフトモデルを作るコツと注意点5 機械学習のモデル(SVM)を使う失敗例
https://skellington.blog.ss-blog.jp/2019-11-16
6. アップリフトモデルを作るコツと注意点6 機械学習のモデル(決定木)を使う失敗例
https://skellington.blog.ss-blog.jp/2019-11-17
7. アップリフトモデルを作るコツと注意点7 機械学習のモデル(ニューラルネットワーク)を使う失敗例
https://skellington.blog.ss-blog.jp/2019-11-18
8. アップリフトモデルを作るコツと注意点8 階層ベイズロジットモデル
https://skellington.blog.ss-blog.jp/2019-11-19