Análise Preditiva com Dados em Rede em R

IntermediárioNível de habilidade

Atualizado 09/2020

Aprenda a prever rótulos de nós em redes usando aprendizado de rede e extraindo características descritivas da rede.

Descrição do curso

Neste curso, você vai aprender a realizar análises preditivas de ponta usando dados em rede no R. O objetivo da análise de redes é prever a qual classe um nó da rede pertence, como churner ou não, fraudster ou não, inadimplente ou não, etc. Para isso, discutimos como aproveitar informações da rede e de sua estrutura subjacente de forma preditiva. Mais especificamente, apresentamos a ideia de featurization para que recursos de rede possam ser adicionados a recursos não relacionados à rede, elevando o desempenho de qualquer modelo analítico resultante. Neste curso, você usará o pacote igraph para gerar e rotular uma rede de clientes em um contexto de churn e conhecer os fundamentos de network learning. Depois, você aprenderá sobre homofilia, dyadicity e heterophilicty, e como usá-las para obter insights exploratórios importantes na sua rede. Em seguida, você usará a funcionalidade do pacote igraph para calcular vários recursos de rede, incluindo features centradas no nó e baseadas nos vizinhos. Além disso, você usará o algoritmo Google PageRank para calcular recursos de rede e validar empiricamente seu poder preditivo. Por fim, vamos mostrar como gerar um conjunto de dados plano a partir da rede e analisá-lo usando regressão logística e random forests.

Pré-requisitos

Network Analysis in R Supervised Learning in R: Classification

Introdução, redes e redes rotuladas

Neste capítulo, você será apresentado a redes rotuladas, network learning e aos desafios que podem surgir.

Motivação: redes sociais e análise preditiva

50 XP

Maior probabilidade de churn

50 XP

Crie uma rede a partir de uma lista de arestas (edgelist)

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