Når man arbejder med ubalancerede datasæt, som f.eks. ved svindelopdagelse, er det ofte nødvendigt at anvende teknikker til databalancering, så modellerne kan lære fra både de svindel- og ikke-svindel-hændelser. En af de mest anvendte metoder til dette formål er over-sampling, som kan udføres i R med pakken ROSE. Denne metode sikrer, at antallet af svindeldata (som ofte er sjældnere) bliver udlignet med de ikke-svindeldata, hvilket gør det muligt for modellen at opnå en bedre præstation.

For at udføre over-sampling i R installeres først pakken ROSE via følgende kommando:

r
install.packages("ROSE", repos = "http://cran.us.r-project.org")


library(ROSE)

Når pakken er installeret, kan man oprette et balanceret datasæt med over-sampling ved hjælp af funktionen ovun.sample(). Denne funktion tager som input det oprindelige datasæt og en specificeret metode til at balancere det. I eksemplet herunder er metoden sat til “over”, hvilket betyder over-sampling af den mindretalsklasse (svindel), så der opnås balance:

r
p = 0.5


set.seed(123)
balanced_data = ovun.sample(Fraud ~ ., data = dataCredit, method = "over", p = 0.5)$data
table(balanced_data$Fraud)

Når dataene er balanceret, kan man opdele dem i trænings- og testdatasæt, som er afgørende for at kunne evaluere modellen korrekt:

r
train.index <- sample(c(1:dim(balanced_data)[1]), dim(balanced_data)[1] * 0.8)


train.df <- balanced_data[train.index, ]


valid.df <- balanced_data[-train.index, ]

Logistic Regression Model

Når datasættet er oprettet, kan man begynde at træne klassifikationsmodeller. En af de første modeller, man kan anvende, er den logistiske regressionsmodel. Denne model er ideel til binære klassifikationer, som f.eks. at forudsige, om en hændelse er svindel eller ej. I R kan man køre en logistisk regressionsmodel med funktionen glm():

r
B_fraud_model <- glm(Fraud ~ ., data = train.df, family = "binomial")


summary(B_fraud_model)

Resultaterne fra den logistiske regressionsmodel giver en række koefficienter, som repræsenterer vægten af hver variabel i modellen. Disse koefficienter er vigtige for at forstå, hvordan de forskellige faktorer påvirker sandsynligheden for svindel. For eksempel kan variabelen “Online” have en meget høj koefficient, hvilket indikerer, at online-aktivitet har en stærk indflydelse på svindelrisikoen.

En vigtig opgave, når man arbejder med klassifikationsmodeller, er at evaluere deres præstation. Dette kan gøres ved hjælp af en forvirringsmatrix (confusion matrix), som viser, hvor præcist modellen klassificerer dataene:

r
fraud.pred <- predict(B_fraud_model, valid.df[, -8], type = "response")


fraud.pred <- factor(ifelse(fraud.pred > 0.5, 1, 0))


confusionMatrix(data = fraud.pred, reference = valid.df$Fraud, mode = "everything", positive = "1")

En forvirringsmatrix giver vigtige målinger som præcision, recall, F1-score og nøjagtighed, som alle er afgørende for at vurdere modellens evne til korrekt at identificere svindel.

Decision Tree Model

En anden model, der kan anvendes til svindelopdagelse, er beslutningstræet. Beslutningstræet opdeler datasættet i flere beslutningspunkter baseret på bestemte variabler, hvilket gør det muligt at forstå, hvordan bestemte faktorer fører til svindel. I R kan et beslutningstræ trænes med pakken rpart():

r
B_DT_fraud <- rpart(Fraud ~ ., method = "class", data = train.df)

Træet kan visualiseres ved hjælp af funktionen prp(), som giver et grafisk billede af beslutningstræet og de regler, det har genereret. For eksempel kan træet vise, at “DistanceHome” er en vigtig variabel for at skelne mellem svindel og ikke-svindel.

Evaluering og AUC

Når man anvender både logistisk regression og beslutningstræer, er det vigtigt at evaluere deres præstationer gennem metrikker som AUC (Area Under the Curve), som kan beregnes med funktionen roc() fra pakken pROC. AUC er en indikator for, hvor godt modellen skelner mellem de to klasser (svindel og ikke-svindel):

r
test_roc <- roc(valid.df$Fraud ~ fraud.pred, plot = TRUE, print.auc = TRUE)

En høj AUC-værdi betyder, at modellen er god til at identificere svindel korrekt. For at opnå en model med høj præstation er det vigtigt at forstå, at AUC ikke er den eneste evaluering. Kombinationen af præcision, recall og F1-score giver en mere nuanceret forståelse af modelens ydeevne.

Vigtige overvejelser

Når man arbejder med klassifikationsmodeller og databalancering, er det vigtigt at overveje flere faktorer udover de grundlæggende teknikker. For det første skal man være opmærksom på, at balancering af dataene kan føre til overfitting, især når man over-sampler den mindretalsklasse. Derfor bør man altid evaluere modellen med en hold-out testdatasæt for at sikre, at den generaliserer godt.

Derudover kan forskellige modeller have forskellige præstationer afhængigt af datasættets egenskaber. Logistisk regression fungerer måske bedre på et datasæt med lineære relationer mellem variablerne, mens beslutningstræer kan være mere effektive, hvis relationerne er ikke-lineære. Det er derfor nyttigt at eksperimentere med forskellige modeller og evaluere dem grundigt ved hjælp af relevante metrikker.

Hvordan anvender man Naïve Bayes til at forudsige medarbejderafgang i et dataset?

Naïve Bayes er en betinget sandsynlighedsmodel, der er blevet meget populær indenfor maskinlæring og statistisk analyse på grund af sin enkelhed og effektivitet. Denne model er særligt nyttig, når man arbejder med datasæt, der indeholder både kategoriske og kontinuerlige variabler, som f.eks. medarbejderdata relateret til medarbejderafgang. På trods af sin enkelhed kan Naïve Bayes give bemærkelsesværdige præstationer i klassifikationsopgaver, især når træningsdataene ikke er meget store.

Modellen anvender Bayes’ teorem til at beregne sandsynligheden for et givent resultat, baseret på forholdet mellem betingede sandsynligheder for variablerne i datasættet. Hovedideen bag Naïve Bayes er at estimere sandsynligheden for, at en observation tilhører en bestemt klasse (f.eks. "forlade" eller "blive"), givet de observerede data. Dette gør det muligt at klassificere et objekt baseret på de sandsynligheder, der er beregnet fra tidligere data.

Når man ser på datasættet, som omhandler medarbejderafgang, kan man vælge variabler som alder, køn, antal år i virksomheden (YrCo), arbejdsbyrde (WLBal), jobtilfredshed (Sat), præstation (Perf) og en række andre faktorer, der har en indflydelse på, om medarbejderen vil blive i virksomheden eller forlade den. For at anvende Naïve Bayes effektivt, er det vigtigt at forstå, hvilke variabler der har den største effekt på sandsynligheden for at blive i virksomheden versus at forlade den.

For eksempel kan man se på variablen "Age" (Alder), hvor personer under 27 år har en højere sandsynlighed for at forlade virksomheden, mens personer over 27 år har en tendens til at blive længere. Dette giver et hint om, at den yngre aldersgruppe har højere udskiftningsrate, hvilket kan være nyttigt, når man bygger en model for at forudsige afgang.

Betingede sandsynligheder for hver variabel beregnes under antagelsen af, at alle variabler er uafhængige af hinanden (deraf navnet "Naïve" Bayes), hvilket er en forenkling af virkeligheden, men stadig giver et stærkt grundlag for klassifikationen. Ved at kombinere de betingede sandsynligheder for alle de relevante variabler får man den samlede sandsynlighed for, at en medarbejder vil forlade virksomheden.

Det er også vigtigt at bemærke, at selv om Naïve Bayes er effektiv til at håndtere både kategoriske og numeriske data, kræver det, at alle variabler behandles korrekt. Kategoriske data som "Køn", "Uddannelsesniveau" eller "Marital status" skal konverteres til faktorer, mens numeriske data som "Indkomst" eller "Antal år i virksomheden" kan anvendes direkte i modellen, forudsat at de er korrekt skaleret.

Når man bygger en Naïve Bayes model i R, kan man bruge pakken "e1071" til at skabe en model baseret på træningsdatasættet. Først skal man vælge de relevante variabler, der har den største indflydelse på afgang, og derefter træne modellen på disse data. For at opnå de bedste resultater kan man også anvende krydsvalidering og justere parametre, så modellen bliver så præcis som muligt.

Her er et eksempel på, hvordan man implementerer Naïve Bayes i R ved hjælp af et dataset om medarbejderafgang:

r
# Model1 - Naïve Bayes


TrainData = as.data.frame(read.csv("EmpAttTrainCat.csv"))


TestData = as.data.frame(read.csv("EmpAttTestCat.csv"))


# Vælg relevante variabler til modellen
model_var <- c(6, 9, 12, 13, 15, 18, 23)
TrainData = as.data.frame(TrainData[1:nrow(TrainData), model_var])
TestData = as.data.frame(TestData[1:nrow(TestData), model_var])
# Konverter til faktorer


TrainData$Left = as.factor(TrainData$Left)


TestData$Left = as.factor(TestData$Left)
# Læs nødvendige pakker og installer


install.packages('e1071', repos = "http://cran.us.r-project.org")


library(e1071)
# Træn Naïve Bayes model
NB_model = naiveBayes(TrainData$Left ~ ., data = TrainData)
NB_model

Når du kører modellen, kan du få sandsynlighederne for, at en medarbejder bliver eller forlader virksomheden baseret på de givne inputvariabler.

Det er også vigtigt at forstå, at Naïve Bayes ikke nødvendigvis er den eneste metode til at forudsige medarbejderafgang. Der findes andre modeller som beslutningstræer og logistik regression, som også kan anvendes til samme formål, men Naïve Bayes har den fordel, at det er hurtigt at implementere og kræver relativt lidt data til at opnå brugbare resultater.

For at udnytte Naïve Bayes optimalt i praksis, skal man ikke kun kigge på sandsynlighederne for at forlade eller blive, men også analysere, hvordan ændringer i forskellige faktorer (som løn, jobtilfredshed, arbejdsbyrde, mv.) kan påvirke medarbejdernes beslutning om at forlade virksomheden. Dette kan give værdifuld indsigt til at forbedre medarbejderfastholdelsen og reducere medarbejderafgang.

Jak využít svůj čas k dosažení úspěchu: Systém 5x5 pro zlepšení produktivity
Jaké bylo skutečné důvod chování George Edicotta?
Jak správně začít s Pythonem a co je potřeba vědět