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演習

混同行列を作成する

この例では、すでにモデルを実行し、予測結果を model_pred というベクトルに保存しているとします。モデルの性能を確認するため、混同行列を作成します。実際の貸付ステータス列（loan_status）と予測値（model_pred）を、真の値と予測値を引数にとる table() 関数で比較します。混同行列の構造を思い出してください。

さらに、各指標の式は次のとおりです。

$$\textrm{Classification accuracy} = \frac{(TP + TN)}{(TP + FP + TN + FN)}$$

$$\textrm{Sensitivity} = \frac{TP}{(TP + FN)}$$

$$\textrm{Specificity} = \frac{TN}{(TN + FP)}$$

指示

100 XP
  • test_set の loan_status 列とベクトル model_pred を比較する混同行列を作成し、table() 関数（2 つの引数）で実行してください。作成した行列はオブジェクト conf_matrix に保存します。
  • 分類精度（classification accuracy）を計算して結果を出力してください。conf_matrix から該当要素を選んで計算しても、必要な値をコピー＆ペーストしてもかまいません。
  • 感度（sensitivity）を計算して結果を出力してください。