Confusion Matrix
Wenn die Zielvariable nur zwei Ausprägungen hat, wie beim Churn-Beispiel, misst du den Erfolg des Modells daran, „wie viele Fälle mit tatsächlichem Churn hat das Modell korrekt vorhergesagt?“ und „wie viele Fälle ohne Churn hat das Modell korrekt vorhergesagt?“. Das findest du heraus, indem du eine Confusion Matrix erstellst und daraus Kennzahlen berechnest. Ein Mosaikdiagramm ist eine natürliche Visualisierung dafür.
churn und mdl_churn_vs_both_inter sind verfügbar; dplyr und yardstick sind geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Fortgeschrittene Regression in R
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Get the actual responses from churn
actual_response <- ___
# Get the predicted responses from the model
predicted_response <- ___
# Get a table of these values
outcomes <- ___
# Convert the table to a conf_mat object
confusion <- ___
# See the result
confusion