Credit card churn model 不能用Lasso 或者linear model?

churn model为什么会做classification啊？我以为要用survival analysis里的hazard model之类的？楼主的数据里没有在哪一天这个人的account 关闭吗？

zheng.luke 发表于 2019-5-29 00:49
我觉得楼主这里可能跟面试官沟通出了问题。如果面试官直接问用的model，楼主说lasso regression的话面试官 ...

想请教一下，为啥feature selection，lasso不能用呢？

好厉害，学习了

angelordemon 发表于 2019-5-29 11:51
想请教一下，为啥feature selection，lasso不能用呢？

因为在没有其他context的情况下，lasso regression指的是linear regression w/ L1 regularization。而feature selection不止linear regression一种情况。而像楼主所说的，应该是logistic regression或者其他classification。。

zheng.luke 发表于 2019/05/29 19:46:43


因为在没有其他context的情况下，lasso regression指的是linear regression w/ L1 regularization。而feature selection不止l...

感觉就是term的问题，楼主要是说logistic regression with l1 regularization应该就没问题了

cczaixian 发表于 2019-5-29 21:59
感觉就是term的问题，楼主要是说logistic regression with l1 regularization应该就没问题了

对的，字数字数

感觉面试的时候，思路清晰也是挺重要的。回答问题应该是有一个思维框架。先挑重点的说，如果对方没有问到怎么解决feature selection的问题，为什么要把LASSO牵扯进来呢。 这个应该是先是说这类问题应该用classification model去解决，然后再根据对方的follow up进行调整，不能一上来就放上最终的方案。

erince 发表于 2019-5-29 04:06
不算。
有可能这次train的model，系数A是0，下次retrain，系数A不一定为0

为什么这楼被踩了，说的不对吗？有没有大佬解释一下~~

zheng.luke 发表于 2019-5-29 00:49
我觉得楼主这里可能跟面试官沟通出了问题。如果面试官直接问用的model，楼主说lasso regression的话面试官 ...

同意这个思路

这种case不太会有人一来就问你怎么regularize 通常是先答model，一个简单的baseline 问怎么优化（答复杂的模型）再问怎么feature selection 怎么regularization feature engineering应该是最后了

重要的事情说三遍：lasso不是variable/feature selection的方法之一……

想要interpretable的，可以用logistic with l1/l2，但是underlying assumption是preditor是additve的。如果觉得不是一个linear model，用gb classifier或者nn都行吧，但是也很难解释了。