Začněte nyníZačněte zdarma

Testování na nových datech

Tvým cílem je předpovědět nákupy pro nové obchody na základě odhadnutého modelu. Ověříš, jestli je to reálné, pomocí funkce predict(). Ta načte odhadnuté parametry z train.model a použije je k predikci hodnot proměnné odezvy v test.data. Aby předpovědi odpovídaly původní škále proměnné odezvy (tedy odhadnutým pravděpodobnostem nákupu), musíš nastavit doplňkový argument type na "response".

Nakonec klasifikuješ predikce jako nákupy nebo nenákupy pomocí funkce ifelse() a porovnáš je s pozorovanými hodnotami pomocí funkce table(). Pro převod absolutních četností na relativní pak použiješ funkci prop.table().

Toto cvičení je součástí kurzu

Tvorba modelů odezvy v R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Předpověz hodnoty odezvy pro test.data pomocí funkce predict() aplikované na train.model. Nastav argument type na "response" a výsledek pojmenuj probability.
  • Klasifikuj predikce modelu: hodnota 1, pokud probability překračuje 0.5, jinak 0. Výsledek přiřaď do objektu predicted.
  • Získej pozorované nákupy pro HOPPINESS z test.data a přiřaď je do objektu observed.
  • Zkříženě porovnej vektory observed a predicted pomocí funkcí table() a prop.table().

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Predict the purchase probabilities for test.data
probability <- ___(___, ___, type = "response") 

# Classify the predictions
predicted <- ___(probability >= ___, ___, ___) 

# Obtain the observed purchases from test.data
observed <- test.data$HOPPINESS

# Cross-tabulate observed vs. predicted purchases
___(___(predicted, observed))
Upravit a spustit kód