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Précision de votre modèle

La précision du modèle peut être calculée 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 package caret calcule automatiquement la précision du modèle, ainsi que d’autres statistiques pertinentes.

Cet exercice fait partie du cours

Analytique RH : prédire l’attrition des employés en R

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Instructions

  • Chargez le package caret.
  • Appelez confusionMatrix() sur conf_matrix pour afficher la précision du modèle.
  • Examinez la sortie de confusionMatrix() et affectez la précision du modèle à accuracy.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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