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Exercice

Créer une matrice de confusion

Comme vous l'avez vu dans la vidéo, une matrice de confusion permet d'évaluer la performance de votre modèle. Cependant, avant de la créer, vous devez classer les probabilités prédites en 1 ou 0, à l'aide d'un seuil.

Remarque : 1 signifie Inactif tandis que 0 signifie Actif.

prediction_test, qui contient les probabilités prévues d'attrition pour tous les cas de test_set, est disponible dans votre espace de travail.

Instructions

100 XP
  • Transformez les prédictions numériques de prediction_test en un vecteur de prédictions catégorielles en utilisant un seuil de 0,5.
  • Créez la matrice de confusion à l'aide de prediction_categories et des valeurs réelles dans l'ensemble de test (test_set$turnover).