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Exactitude de votre modèle

L'exactitude du modèle se calcule ainsi :

$$\text{Accuracy} = \frac{\text{ TP + TN }}{\text{ TP + TN + FP + FN }}$$

  • Vrais négatifs (TN) : vous avez correctement identifié les employés actifs
  • Vrais positifs (TP) : vous avez correctement identifié les employés inactifs
  • Faux positifs (FP) : vous avez prédit des employés comme inactifs alors qu'ils sont en réalité actifs
  • Faux négatifs (FN) : vous avez prédit des employés comme actifs alors qu'ils sont en réalité inactifs

La fonction confusionMatrix() du paquet caret calcule automatiquement l'exactitude du modèle ainsi que d'autres statistiques pertinentes.

Cette activité fait partie du cours

Analytique RH : prédire le roulement du personnel avec R

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Instructions de l’exercice

  • Chargez le paquet caret.
  • Appelez confusionMatrix() sur conf_matrix pour afficher l'exactitude du modèle.
  • Examinez la sortie de confusionMatrix() et affectez l'exactitude du modèle à accuracy.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Load caret
library(___)

# Call confusionMatrix
___

# Choose the model's accuracy as per confusionMatrix output (0.9283 or 92.83)?
accuracy <- ___
Modifier et exécuter le code