उपयुक्त थ्रेशोल्ड खोजना
मान लीजिए आप एक ऐसी कैंपेन चला रहे हैं जिसका उद्देश्य ग्राहकों के डिफॉल्ट को रोकना है। आप अपनी प्रेडिक्शंस की मदद से कैंपेन की योजना बना सकते हैं। इसलिए, थ्रेशोल्ड का चुनाव आपके नतीजों के लिए बेहद अहम है। अगर आपको अपनी कैंपेन की कॉस्ट और रिवार्ड्स पता हैं, तो आप अनुभवजन्य रूप से जाँच सकते हैं कि कौन-सा थ्रेशोल्ड सबसे समझदारी भरा है। इस अभ्यास में हमारे सामने यह परिदृश्य है:
अगर हमारी कैंपेन की वजह से कोई ग्राहक डिफॉल्ट नहीं करता, अर्थात् हमने डिफॉल्ट को सही तरीके से प्रेडिक्ट किया (true positive), तो हमें 1000€ का रिवार्ड मिलता है। लेकिन अगर हम अपनी कैंपेन ऐसे ग्राहक पर लक्षित करते हैं जो वैसे भी डिफॉल्ट नहीं करता, अर्थात् हमने ग्राहक को डिफॉल्ट करने वाला गलत तरीके से प्रेडिक्ट किया (false positive), तो हमें 250€ की कॉस्ट उठानी पड़ती है।
पिछले अभ्यास से हमें पता है कि restricted मॉडल सबसे अच्छा था। इसलिए सिर्फ उसी मॉडल के लिए optimal थ्रेशोल्ड निकालें। प्रेडिक्शंस defaultData डेटाफ़्रेम के predNew कॉलम में स्टोर हैं। SDMTools पैकेज का उपयोग करें।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Marketing Analytics के लिए Machine Learning
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
library(SDMTools)
# Confusion matrix with threshold 0.5
confMat <- confusion.matrix(defaultData$PaymentDefault,
defaultData$predNew,
threshold = ___)
confMat