モデルの混同行列を確認する
これまでに、オンデマンドで単純な分類器を作成しました。醸造所の経営陣は、この数値をもとにマーケティング計画を調整したいと考えています。では、あなたの分類は本当に正確でしょうか？
観測された購入と分類結果をクロス集計することで、分類器の性能を確認できます。クロス集計は、予測された購入イベント predicted と真の購入 observed に対して関数 table() を使うことで行えます。相対頻度にするには、作成した表を観測値の総数で割ります。別の方法として、関数 prop.table() を使って、表の数値を相対頻度に変換することもできます。
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
choice.dataからHOPPINESSの観測購入を取得し、オブジェクトobservedに代入します。- 関数
table()を使って、observedとpredictedのデータベクトルをクロス集計し、その結果を2798で割ります。 - 関数
table()を使って、observedとpredictedのデータベクトルをクロス集計し、その結果にprop.table()を適用します。
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。
# Obtain the observed purchases
observed <- ___
# Cross-tabulate observed vs. predicted purchases
___(predicted, observed)/___
# Cross-tabulate observed vs. predicted purchases
___(___(predicted, observed))