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इन-सैंपल फिट: फुल मॉडल

फिर से कोडिंग का समय है, यानी अभ्यास डेटासेट defaultData पर वापस आते हैं.

अब आप accuracy निकालकर देखना चाहते हैं कि आपका मॉडल कैसा परफॉर्म करता है. ऐसा करने के लिए, आपको पहले एक कन्फ्यूज़न मैट्रिक्स चाहिए.

सबसे पहले logitModelFull लें. यह मॉडल पहले से स्पेसिफाइड है और आपके environment में मौजूद है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Marketing Analytics के लिए Machine Learning

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • हर कस्टमर के पेमेंट डिफ़ॉल्ट करने की प्रॉबेबिलिटी पाने के लिए predict() का उपयोग करें.
  • कन्फ्यूज़न मैट्रिक्स बनाने के लिए SDMTools की confusion.matrix() फंक्शन का उपयोग करें. ध्यान दें कि SDMTools अब CRAN से डाउनलोड नहीं किया जा सकता. इसलिए यदि आप अपने होम कंप्यूटर पर प्रैक्टिस करना चाहें, तो आप remotes::install_version("SDMTools", "1.1-221.2") का उपयोग कर पैकेज इंस्टॉल कर सकते हैं, जो इस कोर्स में उपयोग होने वाला SDMTools का वर्ज़न इंस्टॉल करेगा.
  • एक कॉमन थ्रेशहोल्ड 0.5 चुनें.
  • कन्फ्यूज़न मैट्रिक्स का उपयोग करके accuracy की गणना करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Make predictions using the full Model
defaultData$predFull <- predict(logitModelFull, type = ___, na.action = ___)

# Construct the in-sample confusion matrix
confMatrixModelFull <- confusion.matrix(defaultData$___,defaultData$___, threshold = ___)
confMatrixModelFull

# Calculate the accuracy for the full Model
accuracyFull <- sum(diag(___)) / ___(___)
accuracyFull
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