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Hola Comunidad, Feliz Año 2017: Tengo un problemilla con una regresión logística desbalanceada, tengo demasiados TRUE (93%). ¿Sabría alguién alguna forma de corregir el problema con R? Un slaudo, Milagros Camacho --- El software de antivirus Avast ha analizado este correo electrónico en busca de virus. https://www.avast.com/antivirus

Mi matriz de datos inicial estaba muy desbalanceada (5% de la clase minoritaria), por lo que he creado con el algoritmo SMOTE un dataset balanceado con el que he creado el modelo, y luego sobre ese modelo he creado la matriz de confusión con los datos originales. Respecto a lo que me comentas, Carlos, creo que además de todo lo que comentas, que está bien, en micaso es necesario también saber no

No no, eso lo he sacaod, es decir, tengo la matriz de confusión para las OK/NOK, lo que no entiendo es como extraer las conclusiones sobre el modelo, de cara a como afectan las variables. He seguido dos estrategias: 1-Crear arboles de clasificacion con las variables más importantes del random Forest, pero el modelo se empobrece bastante. 2- Sacar los partialPlot, para ver la influencia de cada