Modelos alternativos para classificação em dados desbalanceados - Huayanay, Alex de la Cruz (2023)
Na classificação binária o método mais usado é o modelo de regressão logística. No entanto, vários autores indicam que esse modelo não é adequado quando os dados são desbalanceados. Diante disso, diferentes funções de ligação assimétrica, como alternativas para modelos de resposta binária, foram propostas; por exemplo, nos últimos anos foram estudadas as distribuições potência (P) e reversa de potência (RP). Neste trabalho desenvolvemos novas propriedades das distribuições P e RP no contexto de modelos para classificação em dados desbalanceados. Também, algumas métricas para classificação são estudadas através de um estudo de simulação, e uma aplicação da metologia estudada é apresentada. Além do mais, estudamos a extensão dos modelos de regressão binária para o caso misto em classificação binária no contexto de estudos longitudinais. Para avaliar o performance deste tipo de modelos apresentamos um estudo de simulação. Adicionalmente, mostramos uma aplicação da metodologia estudada para um conjunto de dados em que a variável resposta é longitudinal e desbalanceada. Para o processo de estimação dos parâmetros consideramos uma abordagem bayesiana usando um procedimento MCMC através do algoritmo No-U-Turn Sampler (NUTS). Verificações preditivas a posteriori, resíduos quantílicos aleatorizados Bayesianos e uma medida de influência bayesiana são considerados para o diagnóstico do modelo longitudinal. Diferentes modelos são comparados usando critérios de comparação de modelos.