某些数据集是否无法预测？

Question

某些类型的数据集是否不能预测？

我自己当前的现实生活示例：我的目标是创建一个用于交叉销售保险产品的预测模型。例如。从汽车保险到健康保险。

我的数据集主要由特征数据组成，例如他们居住的州、年龄、性别、汽车类型等......

我尝试了各种不同的模型，例如 XGboosted Trees 到正则化逻辑回归，而 AUC 不能超过 0.65。

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所以这导致我 - 某些类型的数据集只是不能预测吗？ 您如何帮助利益相关者理解这一点？

Answer 1

某些数据集可能不是很有预测性。特别是如果您缺少导致大部分差异的变量。如果不与主题专家交谈，很难说是否是这种情况。话虽如此，模型很好而且很好，但我也会确保您花费大量时间来设计功能。通常，以正确方式表示数据的时间可能是工作模型和坏模型之间的区别，尤其是在树模型中。