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。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶレスポンスモデル構築
演習の手順
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。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Predict the purchase probabilities for test.data
probability <- ___(___, ___, type = "response")
# Classify the predictions
predicted <- ___(probability >= ___, ___, ___)
# Obtain the observed purchases from test.data
observed <- test.data$HOPPINESS
# Cross-tabulate observed vs. predicted purchases
___(___(predicted, observed))