Comparación entre GLM, LDA y KNN

Dado un dataset de la biblioteca ISLR llamado Smarket, dividimos la data para poder entrenar el modelo y luego probarlo.

Luego de eso obtuvimos los siguientes resultados

Con la exactitud, podemos observar la proporción del numero total de predicciones que fueron correctas, y en este caso podemos notar que en glm y lda tenemos la misma exactitud pero en knn es un poco menor, sin embargo si la separación de las clases es muy grande, Es decir tenemos 1000 observaciones correspondientes a up y 100 a down, no tenemos las clases balanceadas y con la exactitud solo se tomaría en cuenta las predicciones correctas del caso UP

Por otro lado la sensitivity es la proporcion de casos negativos que fueron clasificados correctamente, y en este dataset seria los casos correctamente clasificados de la clase Down, y lda supera a glm por algunas décimas y knn se queda por debajo

Luego tenemos la specificity que que es la proporcion de casos positivos que fueron clasificados correctamente, serian la clase UP y podemos notar que entre glm y lda es mejor glm pero knn clasifica a los UP un poco mejor

En fin, podemos concluir que para este dataset lda y glm se adaptan mucho mejor que knn