Prédisez-vous correctement?
Votre modèle devrait être aussi performant que possible, n'est-ce pas? Une façon de l'évaluer consiste à compter combien de fois il a prédit les classes correctes par rapport au nombre total de prédictions effectuées. Comme expliqué dans la vidéo, on appelle cette mesure de performance l'exactitude (accuracy). Vous pouvez la calculer manuellement ou en utilisant un raccourci pratique. Les deux méthodes donnent le même résultat.
La matrice de confusion diabetes_matrix et le tibble predictions_combined sont chargés.
Cette activité fait partie du cours
Machine Learning avec des modèles arborescents en R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Calculate the number of correctly predicted classes
correct_predictions <- 75 + ___
# Calculate the number of all predicted classes
all_predictions <- ___ + ___ + 18 + ___
# Calculate and print the accuracy
acc_manual <- ___ / ___
___