MulaiMulai sekarang secara gratis

Kecocokan in-sample model penuh

Saatnya menulis kode lagi, artinya kembali ke himpunan data latihan defaultData.

Sekarang Anda ingin mengetahui kinerja model dengan menghitung akurasi. Untuk itu, Anda terlebih dahulu memerlukan confusion matrix.

Gunakan logitModelFull terlebih dahulu. Modelnya sudah ditentukan dan tersedia di environment Anda.

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Machine Learning untuk Analitik Pemasaran dengan R

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

  • Gunakan predict() untuk memperoleh probabilitas setiap pelanggan gagal bayar pada pembayarannya.
  • Untuk membangun confusion matrix gunakan fungsi confusion.matrix() dari SDMTools. Perhatikan bahwa SDMTools tidak lagi dapat diunduh dari CRAN. Jadi jika Anda ingin berlatih di komputer pribadi, Anda dapat memasang paket tersebut dengan remotes::install_version("SDMTools", "1.1-221.2") yang akan memasang versi SDMTools yang digunakan dalam kursus ini.
  • Pilih ambang umum 0,5.
  • Hitung akurasi menggunakan confusion matrix.

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

# 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
Edit dan Jalankan Kode