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Confusion du modèle

À la demande de l'équipe, vous avez construit un classificateur naïf. La direction de la brasserie veut s'appuyer sur ces chiffres pour ajuster son plan marketing. Alors, votre classification est-elle vraiment juste?

En dressant un tableau croisé des achats observés vs. classifiés, vous pouvez vérifier la performance de votre classificateur. Le croisement se fait avec la fonction table() sur les événements d'achat predicted ainsi que les achats réels observed. Pour obtenir des valeurs relatives, vous divisez ensuite le tableau par le nombre total d'observations. Vous pouvez aussi utiliser la fonction prop.table() pour convertir les nombres du tableau en proportions.

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Créer des modèles de réponse dans R

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Instructions de l’exercice

  • Récupérez les achats observés pour HOPPINESS à partir de choice.data et assignez-les à un objet observed.
  • Croisez les vecteurs observed et predicted avec la fonction table(). Divisez le résultat par length(observed).
  • Croisez les vecteurs observed et predicted avec la fonction table(). Appliquez la fonction prop.table() sur le résultat.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Obtain the observed purchases
observed <- ___

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

# Cross-tabulate observed vs. predicted purchases
___(___(predicted, observed))
Modifier et exécuter le code