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आपके मॉडल की Accuracy

मॉडल की accuracy इस प्रकार निकाली जा सकती है:

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

जहाँ

  • True negatives (TN): आपने active कर्मचारियों की सही पहचान की
  • True positives (TP): आपने inactive कर्मचारियों की सही पहचान की
  • False positives (FP): आपने कर्मचारियों को inactive पूर्वानुमानित किया, जबकि वे वास्तव में active हैं
  • False negatives (FN): आपने कर्मचारियों को active पूर्वानुमानित किया, जबकि वे वास्तव में inactive हैं

caret पैकेज का confusionMatrix() फंक्शन मॉडल की accuracy को अन्य संबंधित आँकड़ों के साथ स्वतः गणना करता है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

HR Analytics: R में Employee Churn की भविष्यवाणी

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • caret पैकेज लोड करें.
  • मॉडल की accuracy प्रिंट करने के लिए confusionMatrix() को conf_matrix पर कॉल करें.
  • confusionMatrix() के आउटपुट की जाँच करें और मॉडल की accuracy को accuracy में असाइन करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Load caret
library(___)

# Call confusionMatrix
___

# Choose the model's accuracy as per confusionMatrix output (0.9283 or 92.83)?
accuracy <- ___
कोड संपादित करें और चलाएँ