Regressão Logística no R

Regressão logística é uma técnica estatística muito poderosa, utilizada para modelagem de saídas binárias (sim ou não). Quando se quer medir a relação de uma variável dependente binária com uma ou mais variáveis independentes, é comum utilizar esta técnica. Pense, por exemplo, numa empresa que empresta dinheiro para um cliente. Com base nas informações deste cliente (idade, profissão, etc.), é interessante a empresa tentar prever se o cliente vai pagar a dívida ou não. Uma forma de tentar prever isso é utilizando a regressão logística. 

Neste post, vamos entender como construir uma regressão logística no R. Claro, é importante ter conhecimento da matemática por trás desta técnica. Mas isso deixarei para outro post. Por enquanto, vamos nos focar na execução. Sei que não é a melhor forma de ensinar, mas como já tenho o código preparado, acho que postar de imediato pode ser útil para quem já entende o conceito. Um pouco mais sobre a regressão logística, você pode encontrar no post Regressão Logística: Primeiros Passos.

Vamos construir nossa regressão logística utilizando como exemplo os dados de spam. Inicialmente, vamos carregar o pacote kernlab e os dados de spam:

install.packages("kernlab", dependencies=TRUE)
library("kernlab")
data(spam)

Como você pode não saber exatamente o que há dentro de spam, é importante verificar algumas coisas, como as primeiras linhas da tabela, o total de linhas e colunas, uma estatística descritiva resumida:

head(spam)
dim(spam)
summary(spam)

Como você pode ver, temos 58 colunas e 4.601 linhas. A base tem diversas características de e-mails (e.g.: quantidade de letras maiúsculas, quantidade de ponto e vírgula, etc.) e uma coluna marcando se o e-mail é um spam ou não. Ou seja, temos um histórico de e-mails, as informações deles e se o e-mail é um spam ou não. Com isso, podemos tentar construir um modelo que seja capaz de prever se um e-mail é um spam ou não, com base em algumas características.

Em primeiro lugar, precisamos separar a base treino e teste. Para facilitar o trabalho, vamos carregar o pacote caret que possui várias funções de modelagem. Em seguida, utilizamos a função createDataPartition para separar a base de forma aleatória na proporção 75-25. Com base na separação feita, criamos a base treino e o que não estiver nela será a base teste:


library(caret);
indice.treino <- createDataPartition(y=spam$type, p=0.75, list=FALSE)
treino = spam[indice.treino, ]
teste = spam[-indice.treino, ]

Você pode, e deve, fazer algumas análises na sua base. Por exemplo, temos algum missing nela?


sapply(treino, function(x) sum(is.na(x)))

Note que, para nossa sorte, não há nenhum NA na base inteira. Se houvesse, poderíamos trata-los de diversas formas: excluindo as linhas, preenchendo-as com a média da coluna a qual pertence, preenchendo-a através do método KNN, etc.

Poderíamos, também, fazer uma análise gráfica. Porém, você pode ver diversos tutoriais de gráficos no R e aplicá-los aqui (veja Gráficos em RPersonalizando seu gráfico do ggplot2 – Exports and Imports, William PlayfairMais gráficos no R: qqplot()Histograma no R).

Vamos então ao modelo:


modelo = glm (type_new ~ our+over+remove, data = treino, family = binomial)
summary(modelo)

Veja que as todas as variáveis são estatisticamente significantes. Você poderia ainda utilizar o stepwise na seleção de variáveis, bastaria rodar step(modelo). No stepwise, as variáveis vão sendo testadas e mantidas de acordo com sua significância.

Se você quiser ver os coeficientes da regressão:

summary(modelo)$coefficients

Lembre-se, os coeficientes de uma regressão logística não são como os de uma regressão linear. Enquanto na regressão linear tínhamos algo como y = beta0 + beta1*x, na regressão logística temos log(p/1-p) = beta0 + beta1*x. Não é necessário, mas você poderia, por causa disso, calcular agora o odds ratio (veja também Regressão Logística: Primeiros Passos):

odd.ratio = exp(coef(modelo))

Seria um outro jeito de ler a equação.

Agora, usamos a função predict para aplicar o modelo em nossa base teste e já aproveitamos para criar uma nova base teste com as projeções feitas pelo modelo:


pred.Teste = predict(modelo,teste, type = "response")
Teste_v2 = cbind(teste,pred.Teste)

Para saber se o modelo está bom, vamos usar a curva ROC e o KS:


<p style="text-align:justify;">library(ROCR) pred.val = prediction(pred.Teste ,Teste_v2$type) # calculo da auc (area under the curve) auc = performance(pred.val,"auc") auc</p>
<p style="text-align:justify;"># Plot the ROC curve
performance &lt;- performance(pred.val, &quot;tpr&quot;, &quot;fpr&quot;)
plot(performance, col = &quot;blue&quot;, lwd = 5)</p>
<p style="text-align:justify;">#Calculating KS statistics
ks &lt;- max(attr(performance, &quot;y.values&quot;)[[1]] - (attr(performance, &quot;x.values&quot;)[[1]]))
ks</p>
<p style="text-align:justify;">

Rplot01

Um KS de 0.48 e uma curva ROC com AUC de 0.78 tornam nosso modelo ótimo.

Poderíamos usar uma matriz de confusão também, porém precisaríamos definir o corte usado na projeção para dizer se o e-mail é spam ou não. Aqui, vamos trabalhar com 0.5:


<p style="text-align:justify;">#confusion matrix
table(teste$type, pred.Teste &gt; 0.5)</p>
<p style="text-align:justify;">

Captura de Tela 2018-08-26 às 13.13.47

Dos 697 nonspam, o modelo previu corretamente 655. Dos 352 que eram spam, o modelo acertou corretamente 189.

Os códigos aqui inseridos se destinam muito mais a quem já tem alguma familiaridade com o conceito de regressão logística e as métricas de avaliação de um modelo. Para os que não compreenderam muita coisa, fiquem tranquilos que em breve solto um material de regressão logística e todas essas métricas de avaliação de performance do modelo.

Se tiver qualquer dúvida, sugestão ou crítica, deixe seu comentário. É importante para eu tentar manter um bom nível de posts no blog!

Abraços e bons estudos!

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