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Prueba fuera de muestra

Tu objetivo es predecir compras para tiendas nuevas basándote en tu modelo estimado. Comprobarás si este objetivo es viable usando la función predict(). La función predict() recupera las estimaciones de parámetros de train.model para hacer predicciones sobre la variable respuesta en test.data. Para obtener valores predichos en la escala de la variable respuesta (las probabilidades de compra predichas), tienes que establecer el argumento adicional type en "response".

Por último, las predicciones del conjunto de reserva se clasifican en compras y no compras usando la función ifelse() y se comparan con las compras observadas usando la función table(). Finalmente, utilizas la función prop.table() para convertir los números de la tabla en valores relativos.

Este ejercicio forma parte del curso

Creación de modelos de respuesta en R

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Instrucciones del ejercicio

  • Predice las respuestas para test.data usando la función predict() sobre train.model. Establece el argumento type en "response" y llama al resultado probability.
  • Clasifica las predicciones del modelo como 1 si probability supera 0.5 y como 0 en caso contrario. Asigna el resultado a un objeto predicted.
  • Obtén las compras observadas de HOPPINESS a partir de test.data. Asígnalas a un objeto observed.
  • Cruza los vectores observed y predicted usando las funciones table() y prop.table().

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Predict the purchase probabilities for test.data
probability <- ___(___, ___, type = "response") 

# Classify the predictions
predicted <- ___(probability >= ___, ___, ___) 

# Obtain the observed purchases from test.data
observed <- test.data$HOPPINESS

# Cross-tabulate observed vs. predicted purchases
___(___(predicted, observed))
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