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  3. Rで学ぶレスポンスモデル構築
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अभ्यास

サンプル外テスト

目的は、推定済みモデルに基づいて新しい店舗の購買を予測することです。この目的が実行可能かを、関数 predict() を使って確認します。predict() は train.model のパラメータ推定値を用いて、test.data に含まれる応答変数を予測します。応答変数のスケール（予測された購買確率）で予測値を得るには、追加の引数 type を "response" に設定する必要があります。

最後に、ホールドアウトで得た予測を ifelse() で「購入」と「非購入」に分類し、table() で観測された購入と比較します。さらに、prop.table() を使って、表中の数値を比率に変換します。

निर्देश

100 XP
  • train.model に対して predict() を使い、test.data の応答を予測してください。引数 type を "response" に設定し、結果を probability と名付けます。
  • probability が 0.5 を超えたら 1、それ以外は 0 としてモデル予測を分類し、結果をオブジェクト predicted に代入します。
  • test.data から HOPPINESS の観測された購入データを取得し、オブジェクト observed に代入します。
  • 関数 table() と prop.table() を使って、ベクトル observed と predicted のクロス集計を作成します。