Triffst du die richtigen Vorhersagen?
Dein Modell sollte so gut wie möglich sein, oder? Eine Möglichkeit, das zu beurteilen, ist zu zählen, wie oft es die richtigen Klassen vorhergesagt hat, verglichen mit der Gesamtzahl der Vorhersagen. Wie im Video besprochen, nennen wir dieses Leistungsmaß Accuracy (Genauigkeit). Du kannst sie entweder manuell berechnen oder eine praktische Abkürzung nutzen. Beides liefert dasselbe Ergebnis.
Die Confusion-Matrix diabetes_matrix und das Tibble predictions_combined sind geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Maschinelles Lernen mit baumbasierten Modellen in R</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Calculate the number of correctly predicted classes
correct_predictions <- 75 + ___
# Calculate the number of all predicted classes
all_predictions <- ___ + ___ + 18 + ___
# Calculate and print the accuracy
acc_manual <- ___ / ___
___