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Matrices de confusion

Vous venez de terminer la création d’un modèle de classification. Ce modèle prédit si des tweets ont été créés par un bot penché à gauche (démocrate) ou à droite (républicain). Vous avez effectué des prédictions sur les données de test et obtenu le résultat suivant :

Prédictions Left Right
Left 350 157
Right 57 436

Utilisez la matrice de confusion ci-dessus pour répondre aux questions sur la précision du modèle.

Cet exercice fait partie du cours

<cours>Introduction au Natural Language Processing en R</cours>
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Instructions de l’exercice

  • Quel pourcentage de tweets avez-vous correctement étiquetés comme Left ?
  • Quel pourcentage de tweets avez-vous correctement étiquetés comme Right ?
  • Quel pourcentage de tweets avez-vous correctement étiquetés au total ?

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Percentage correctly labeled "Left"
left <- (___) / (350 + 157)
left

# Percentage correctly labeled "Right"
right <- (___) / (___ + ___)
right

# Overall Accuracy:
accuracy <- (___ + ___) / (___ + ___ + ___ + ___)
accuracy
Modifier et exécuter le code