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Curso

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.

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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

1

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

Most likely to churn

Create a network from an edgelist

Labeled networks and network learning

Labeling nodes

Coloring nodes

Visualizing Churners

Relational Neighbor Classifier

Challenges of network-based inference

Challenges in Network learning

Probabilistic Relational Neighbor Classifier

Collective Inferencing

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2

Homophily

In this chapter you will learn about homophily and how to compute the two measures that can be used to characterice it, dyadicity and heterophilicty.

Homophilic networks

Extracting types of edges

Counting types of edges

Counting nodes and computing connectance

Same label edges

Dyadicity of churners

Dyadicity of non-churners

Heterophilicity

Cross label edges

Compute heterophilicity

Summary of homophily

Dyadicity, Heterophilicity, & Homophily

Is the network homophilic?

Iniciar Capítulo

3

Network Featurization

In this chapter you will use the igraph package to compute various network features and add them to the network.

Basic Network features

Simple network features

Centrality features

Transitivity

Link-Based Features

Adjacency matrices

Link-based features

Second order link-based features

Neighborhood link-based features

Most influential node

Changes in PageRank

Convergence of PageRank

Personalized PageRank

Extract PageRank features

Iniciar Capítulo

4

Putting it all together

In this chapter you will use the network from Chapter 3 to create a flat dataset. Using standard data mining techniques, you will build predictive models and measure their performance with AUC and top decile lift.

Extract a dataset

Getting a flat dataset

Missing Values

Replace missing values

Correlated variables

Building a predictive model

Split into train and test

Logistic regression model

Random forest model

Evaluating model performance

Predicting churn

Measure AUC

Measure top decile lift

Summary and final thoughts

Iniciar Capítulo

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