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Confusion du modèle

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

En dressant un tableau croisé des achats observés vs. classifiés, vous pouvez vérifier la performance de votre classificateur. Le tableau croisé se fait avec la fonction table() appliquée aux événements d'achat predicted ainsi qu'aux achats réels observed. Pour obtenir des valeurs relatives, divisez ensuite le tableau par le nombre total d'observations. Vous pouvez aussi utiliser la fonction prop.table() pour convertir les valeurs 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.
  • Dressez un tableau croisé des vecteurs observed et predicted avec la fonction table(). Divisez le résultat par 2798.
  • Dressez un tableau croisé des vecteurs observed et predicted avec la fonction table(). Appliquez la fonction prop.table() au 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)/___

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