Erstelle eine Confusion Matrix
Wie du im Video gesehen hast, kannst du mit einer Confusion Matrix beurteilen, wie gut dein Modell abschneidet. Bevor du die Confusion Matrix erstellst, musst du die vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten mithilfe eines Cut-offs als 1 oder 0 klassifizieren.
Hinweis: 1 bedeutet Inactive, 0 bedeutet Active.
prediction_test, das die vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten für Fluktuation für alle Fälle in test_set enthält, ist in deinem Workspace verfügbar.
Diese Übung ist Teil des Kurses
HR Analytics: Mitarbeiterfluktuation in R vorhersagen
Anleitung zur Übung
- Wandle die numerischen Vorhersagen in
prediction_testmit einem Cut-off von 0,5 in einen Vektor kategorialer Vorhersagen um. - Erstelle die Confusion Matrix mithilfe von
prediction_categoriesund den tatsächlichen Werten im Testset (test_set$turnover).
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Classify predictions using a cut-off of 0.5
prediction_categories <- ___(prediction_test > 0.5, 1, 0)
# Construct a confusion matrix
conf_matrix <- ___(prediction_categories, test_set$turnover)
conf_matrix