Genauigkeit deines Modells

Die Genauigkeit des Modells (Accuracy) kann wie folgt berechnet werden:

$$\text{Accuracy} = \frac{\text{ TP + TN }}{\text{ TP + TN + FP + FN }}$$

wobei

True Negatives (TN): Du hast aktive Mitarbeitende korrekt identifiziert
True Positives (TP): Du hast inaktive Mitarbeitende korrekt identifiziert
False Positives (FP): Du hast Mitarbeitende als inaktiv vorhergesagt, die in Wirklichkeit aktiv sind
False Negatives (FN): Du hast Mitarbeitende als aktiv vorhergesagt, die in Wirklichkeit inaktiv sind

Die Funktion confusionMatrix() aus dem Paket caret berechnet die Genauigkeit des Modells zusammen mit weiteren relevanten Kennzahlen automatisch.

Diese Übung ist Teil des Kurses

HR Analytics: Mitarbeiterfluktuation in R vorhersagen

Lade das Paket caret.
Rufe confusionMatrix() mit conf_matrix auf, um die Genauigkeit des Modells auszugeben.
Sieh dir die Ausgabe von confusionMatrix() an und weise die Genauigkeit des Modells accuracy zu.

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Load caret
library(___)

# Call confusionMatrix
___

# Choose the model's accuracy as per confusionMatrix output (0.9283 or 92.83)?
accuracy <- ___