1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Machine Learning s balíčkem caret v R
Connected

cvičení

Vyzkoušej jiný práh

V předchozích cvičeních jsi k rozdělení předpovězených pravděpodobností do tříd (hornina vs. mina) používal/a práh 0,50. Tento klasifikační práh ale nemusí vždy odpovídat cílům daného modelovacího problému.

Představ si například, že chceš identifikovat jen objekty, u kterých jsi si opravdu jistý/á, že jde o miny. V takovém případě bys možná chtěl/a použít práh pravděpodobnosti 0,90, abys získal/a méně předpovězených min, ale s větší jistotou u každé předpovědi.

Postup pro převod pravděpodobností na předpovězené třídy a následný výpočet matice záměn byl ukázán v cvičení 7 této kapitoly.

Pokyny

100 XP
  • Pomocí ifelse() vytvoř znakový vektor m_or_r, který nabývá hodnoty pozitivní třídy "M", pokud je p větší než 0,9, a záporné třídy "R" v ostatních případech.
  • Převeď m_or_r na faktor p_class se stejnými úrovněmi, jaké má test[["Class"]].
  • Vytvoř matici záměn pomocí confusionMatrix() — předej jí p_class a sloupec "Class" z datasetu test.