Crea una matrice di confusione
Come hai visto nel video, una matrice di confusione può essere usata per valutare quanto bene sta performando il tuo modello. Tuttavia, prima di crearla, devi classificare le probabilità previste come 1 o 0, utilizzando una soglia.
Nota: 1 significa Inattivo mentre 0 significa Attivo.
prediction_test, che contiene le probabilità previste di turnover per tutti i casi in test_set, è disponibile nel tuo workspace.
Questo esercizio fa parte del corso
HR Analytics: prevedere il turnover dei dipendenti in R
Istruzioni dell'esercizio
- Trasforma le previsioni numeriche in
prediction_testin un vettore di previsioni categoriali usando una soglia di 0.5. - Crea la matrice di confusione usando
prediction_categoriese i valori effettivi nel test set (test_set$turnover).
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Classify predictions using a cut-off of 0.5
prediction_categories <- ___(prediction_test > 0.5, 1, 0)
# Construct a confusion matrix
conf_matrix <- ___(prediction_categories, test_set$turnover)
conf_matrix