Přesnost modelu na trénovacích datech – plný model

Čas se vrátit ke kódu a k datové sadě defaultData.

Teď tě zajímá, jak si tvůj model vede – konkrétně chceš vypočítat jeho přesnost. K tomu nejprve potřebuješ matici záměn.

Začni s modelem logitModelFull. Model je už natrénovaný a čeká na tebe v prostředí.

Toto cvičení je součástí kurzu

Machine Learning for Marketing Analytics in R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Pomocí funkce predict() získej pro každého zákazníka pravděpodobnost, že nesplatí platbu.
Pro sestavení matice záměn použij funkci confusion.matrix() z balíčku SDMTools. Upozornění: SDMTools už není dostupný přes CRAN. Pokud si chceš procvičit cvičení na vlastním počítači, nainstaluj balíček příkazem remotes::install_version("SDMTools", "1.1-221.2"), který nainstaluje verzi SDMTools používanou v tomto kurzu.
Zvol standardní práh 0,5.
Vypočítej přesnost modelu pomocí matice záměn.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Make predictions using the full Model
defaultData$predFull <- predict(logitModelFull, type = ___, na.action = ___)

# Construct the in-sample confusion matrix
confMatrixModelFull <- confusion.matrix(defaultData$___,defaultData$___, threshold = ___)
confMatrixModelFull

# Calculate the accuracy for the full Model
accuracyFull <- sum(diag(___)) / ___(___)
accuracyFull

Upravit a spustit kód