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.

Toto cvičení je součástí kurzu

Machine Learning s balíčkem caret v R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

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.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# If p exceeds threshold of 0.9, M else R: m_or_r


# Convert to factor: p_class


# Create confusion matrix

Upravit a spustit kód