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Prova un'altra soglia

Negli esercizi precedenti hai usato una soglia di 0,50 per trasformare le probabilità previste in predizioni di classe (roccia vs mina). Tuttavia, questa soglia di classificazione non sempre è in linea con gli obiettivi di un dato problema di modellazione.

Per esempio, immagina di voler identificare solo gli oggetti di cui sei davvero sicuro che siano mine. In questo caso potresti usare una soglia di probabilità di 0,90 per ottenere meno mine previste, ma con maggiore fiducia in ciascuna predizione.

Lo schema di codice per trasformare le probabilità in classi previste e poi calcolare una matrice di confusione è stato mostrato nell'Esercizio 7 di questo capitolo.

Questo esercizio fa parte del corso

Machine Learning con caret in R

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Istruzioni dell'esercizio

  • Usa ifelse() per creare un vettore di caratteri, m_or_r, che sia la classe positiva, "M", quando p è maggiore di 0.9, e la classe negativa, "R", altrimenti.
  • Converti m_or_r in un fattore, p_class, con livelli uguali a quelli di test[["Class"]].
  • Crea una matrice di confusione con confusionMatrix(), passando p_class e la colonna "Class" del dataset test.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# If p exceeds threshold of 0.9, M else R: m_or_r


# Convert to factor: p_class


# Create confusion matrix
Modifica ed esegui il codice