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Clasificaciones

La dirección de la cervecera no puede trabajar con "probabilidades de compra". Quieren un modelo que prediga compras. Una forma de resolverlo es clasificar las probabilidades previstas en eventos de compra previstos para Hoppiness.

Obtienes las probabilidades de compra previstas usando la función fitted() sobre el objeto extended.model. Clasifica de forma directa las predicciones en 1 si la probabilidad prevista de compra supera 0.5, y en 0 en caso contrario. La función ifelse() te permite hacerlo. Después, resume los eventos de compra clasificados usando la función table(). El número relativo de eventos de compra puede obtenerse además con mean().

Este ejercicio forma parte del curso

Creación de modelos de respuesta en R

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Instrucciones del ejercicio

  • Obtén las predicciones del modelo del objeto extended.model usando la función fitted(). Usa la función ifelse() para clasificar las predicciones en 1 si la probabilidad prevista de compra supera 0.5, y en 0 en caso contrario. Asigna el resultado a un objeto predicted.
  • Obtén el número de eventos de compra usando la función table().
  • Obtén el número relativo de eventos de compra usando la función mean()

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Classify the predictions
predicted <- ___(___(extended.model) >= ___, ___, ___)

# Obtain the number of purchase events


# Obtain the relative number of purchase events
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