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Domenica 21 ottobre 2012
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If you torture the data long enough, Nature will always confess
Ronald H. Coase (premio Nobel 1991 per l’economia)
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attivazione prima del xxx"churn"=4.6%
usa servizio B"churn"=2.5%
più di m mail ricevute"churn"=2.6%
meno di m mail ricevute"churn"=6.8%
più di n chiamate outbound"churn"=3.1%
età superiore ai k anni"churn"=14.0%
non persona fisica"churn"=16.0%
femmina"churn"=17.8%
residente nelle regiorni a,b,c,d,e"churn"=19.2%
residente nelle altre regionipercentuale della customer base=1.8%
"churn"=21.1%
maschio"churn"=20.3%
età inferiore ai k anni"churn"=19.6%
meno di n chiamate outbound"churn"=16.1%
non usa servizio B"churn"=7.2%
attivazione dopo il xxx"churn"=6.0%
sottoscrive servizio A"churn"=5.5%
non sottoscrive servizio A"churn"=1.4%
campione CB"churn"=1.8%
Modello di previsione del churn
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1. Incolori idee verdi dormono furiosamente2. Furiosamente dormono idee verdi incoloriEntrambe le due frasi (né qualche loro parte) non sono mai apparse
nella passata esperienza linguistica. Ma 1. è grammaticamente corretta, mentre 2. non lo è.(Chomsky, 1957, Syntactic Structures)
Secondo Chomsky un modello statistico assegna ad entrambe probabilità nulla, e quindi non è in grado di distinguere la correttezza della 1. rispetto alla 2.
-> Bisogna saper scegliere bene il modello!
In realtà dipende dal modello statistico usato. L’affermazione è vera per il modello statistico più semplice, ma non per modelli più sofisticati. Ad esempio Pereira mostra che un semplice modello che considera 2 parole consecutive (bigram model) calcola che 1. è 200mila volte più probabile di 2.
“La nozione di “probabilità di una frase” è completamente inutile.” (N. Chomsky)
Modelli per il riconoscimento del linguaggio
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All science is either physics or stamp collectingErnest Rutherford (fisico)