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。
$$\textrm{Classification accuracy} = \frac{(TP + TN)}{(TP + FP + TN + FN)}$$
$$\textrm{Sensitivity} = \frac{TP}{(TP + FN)}$$
$$\textrm{Specificity} = \frac{TN}{(TN + FP)}$$
この演習はコースの一部です
R で学ぶクレジットリスク・モデリング
演習の手順
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。
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。
# Create confusion matrix
# Compute classification accuracy
# Compute sensitivity