分类模型问题

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现在用SAS要做一个分类模型，已经有的历史营销总条数58093条，其中营销成功314条，营销不成功的57779条.
现在要建模做预测模型，感觉营销成功与不成功的数据量差的比较多。这种情况下是不是要把营销不成功的数据量减少一些?
如果要减少，多少合适 ？

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关键词：感觉营销 预测模型 模型 历史

可以用SPSS Clementine 的平衡节点处理。

kuangsir6 发表于 2013-7-29 16:44
可以用SPSS Clementine 的平衡节点处理。

我用的是SAS
没有用过spss

siweily 发表于 2013-7-29 17:49
我用的是SAS
没有用过spss

那把少的部分复制几倍后再进行挖掘。

kuangsir6 发表于 2013-7-29 18:13
那把少的部分复制几倍后再进行挖掘。

会不会人为放大成功客户的属性特征

proc_zhu 发表于 2013-7-29 21:01
会不会人为放大成功客户的属性特征

不会！
这样挖掘成功客户的模型的，只是结果没有纯粹的同样大小的数据效果好。
否则，算法对于比例过小的成功客户会忽略的。

例如，假设某个数据集只有两个值（low 或high），并且90% 的观测值为low，而只有10% 的观测值为high。很多建模技术处理此类偏倚数据都有困难，因为它们倾向于只学习这些low 的结果，而忽略high 的结果（因为这些结果少的可怜）。如果数据平衡很好，low和high 结果具有大致相同的数量，那么模型将更有可能找出分辨这两个组的模式。

kuangsir6 发表于 2013-7-29 21:33
例如，假设某个数据集只有两个值（low 或high），并且90% 的观测值为low，而只有10% 的观测值为high。很多建 ...

我这个数据量差别太大了。那我应该扩大多少呢.刚我试着扩大同一个数量级，发现模型完全变了.
这样扩大对模型也是影响比较大的吧

siweily 发表于 2013-7-30 10:05
我这个数据量差别太大了。那我应该扩大多少呢.刚我试着扩大同一个数量级，发现模型完全变了.
这样扩大对 ...

再看看我上面的回答。
模型变了才是正常的，否者还要“平衡”干什么。

发现了一个问题，把数据量扩大后，判断非营销成功的错误率还是比较高.接近一半都是错的.这个有没有什么方法调整