Analítica predictiva con datos conectados en R

IntermedioNivel de habilidad

Actualizado 9/2020

Aprende a predecir las etiquetas de los nodos en las redes utilizando el aprendizaje de redes y extrayendo características descriptivas de la red.

Descripción del curso

En este curso aprenderás a realizar analítica predictiva de vanguardia utilizando datos en red en R. El objetivo del análisis de redes es predecir a qué clase pertenece un nodo de la red, como si es churner o no, si es fraudster o no, si es defaulter o no, etc. Para lograrlo, veremos cómo aprovechar la información de la red y su estructura subyacente con fines predictivos. En particular, introducimos la idea de la featurización para que las características de red puedan añadirse a las que no lo son, mejorando así el rendimiento de cualquier modelo analítico resultante. En este curso usarás el paquete igraph para generar y etiquetar una red de clientes en un escenario de churn y conocerás los fundamentos del aprendizaje en redes. Después, aprenderás sobre homofilia, diadicidad y heterofilia, y cómo usarlas para obtener insights exploratorios clave en tu red. A continuación, utilizarás la funcionalidad del paquete igraph para calcular diversas características de red y obtener tanto métricas centradas en nodos como basadas en vecinos. Además, emplearás el algoritmo Google PageRank para calcular características de red y validar empíricamente su poder predictivo. Por último, te enseñamos a generar un conjunto de datos plano a partir de la red y a analizarlo con regresión logística y random forests.

Requisitos previos

Network Analysis in R Supervised Learning in R: Classification

Introduction, networks and labelled networks

In this chapter you will be introduced to labelled networks, network learning and the challanges that can arise.

Motivation: social networks and predictive analytics

Descripción del curso

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