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इन-सैंपल फिट: प्रतिबंधित मॉडल

आपने logitModelFull के लिए accuracy निकाली थी. यह काम आपके सभी मॉडल उम्मीदवारों के लिए करना बहुत ज़रूरी है.

इसीलिए, logitModelNew पहले से ही निर्दिष्ट है और आपके environment में मौजूद है.

जब अलग-अलग मॉडलों के मानों की आपस में तुलना करें: अगर दो मॉडलों की accuracy समान हो, तो हमेशा कम explanatory variables वाले मॉडल को चुनें.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Marketing Analytics के लिए Machine Learning

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • नए मॉडल के लिए भी वही स्टेप्स दोहराइए जो आपने पिछले अभ्यास में किए थे.

  • प्रत्येक ग्राहक के डिफ़ॉल्ट करने की probability प्राप्त करने के लिए predict() का उपयोग करें.

  • फिर 0.5 के उसी threshold के साथ एक confusion matrix निकालें. ध्यान दें कि SDMTools अब CRAN से डाउनलोड नहीं किया जा सकता. इसे इसके बजाय remotes::install_version("SDMTools", "1.1-221.2") के माध्यम से इंस्टॉल करें.

  • प्रतिबंधित मॉडल की accuracy निकालें और उसे फुल मॉडल की accuracy से तुलना करें. आप अपनी आगे की विश्लेषण केवल उसी मॉडल के साथ जारी रखेंगे जो बेहतर प्रदर्शन करता है.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Calculate the accuracy for 'logitModelNew'
# Make prediction
defaultData$predNew <- predict(logitModelNew, type = ___, na.action = ___)

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

# Calculate the accuracy...
accuracyNew <- sum(diag(___)) / ___(___)
accuracyNew

# and compare it to the full model's accuracy
accuracyFull
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