Začněte nyníZačněte zdarma

Klasifikace

Vedení pivovaru si příliš neví rady s „pravděpodobnostmi nákupu". Potřebuje model, který přímo předpovídá nákupy. Jedním ze způsobů, jak to vyřešit, je převést předpovězené pravděpodobnosti na konkrétní nákupní události pro Hoppiness.

Předpovězené pravděpodobnosti nákupu získáš pomocí funkce fitted() aplikované na objekt extended.model. Jednoduše klasifikuješ předpovědi jako 1, pokud předpovězená pravděpodobnost nákupu překročí 0.5, a jako 0 v opačném případě. K tomu slouží funkce ifelse(). Klasifikované nákupní události pak shrneš pomocí funkce table(). Relativní počet nákupních událostí získáš dodatečným použitím funkce mean().

Toto cvičení je součástí kurzu

Tvorba modelů odezvy v R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Získej předpovědi modelu z objektu extended.model pomocí funkce fitted(). Použij funkci ifelse() ke klasifikaci předpovědí na 1, pokud předpovězená pravděpodobnost nákupu překročí 0.5, a na 0 jinak. Výsledek přiřaď do objektu predicted.
  • Zjisti počet nákupních událostí pomocí funkce table().
  • Zjisti relativní počet nákupních událostí pomocí funkce mean().

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Classify the predictions
predicted <- ___(___(extended.model) >= ___, ___, ___)

# Obtain the number of purchase events


# Obtain the relative number of purchase events
Upravit a spustit kód