1. 학습
    2. /
  2. 강의
    3. /
  3. Modelování kreditního rizika v R
Connected

연습 문제

Vytvoření matice záměn

V tomto příkladu předpokládej, že jsi spustil/a model a výsledné předpovědi jsou uloženy ve vektoru model_pred. Chceš zjistit, jak si model vedl, takže sestavíš matici záměn. Porovnáš skutečný sloupec se statusem úvěru (loan_status) s předpovězenými hodnotami (model_pred) pomocí funkce table(), jejímiž argumenty jsou skutečné hodnoty a předpovězené hodnoty. Připomeň si strukturu matice záměn:

a vzorce:

$$\textrm{Classification accuracy} = \frac{(TP + TN)}{(TP + FP + TN + FN)}$$

$$\textrm{Sensitivity} = \frac{TP}{(TP + FN)}$$

$$\textrm{Specificity} = \frac{TN}{(TN + FP)}$$

지침

100 XP
  • Vytvoř matici záměn porovnávající sloupec loan_status v datové sadě test_set s vektorem model_pred. Použij k tomu funkci table() se dvěma argumenty. Výslednou matici ulož do objektu conf_matrix.
  • Vypočítej přesnost klasifikace a výsledek vypiš. Správné prvky matice můžeš vybrat z conf_matrix, nebo požadované hodnoty zkopírovat a vložit přímo.
  • Vypočítej senzitivitu a výsledek vypiš.