モデルのAccuracy
モデルのAccuracy（正解率）は次のように計算できます。
$$\text{Accuracy} = \frac{\text{ TP + TN }}{\text{ TP + TN + FP + FN }}$$
ここで、
- True negatives (TN): アクティブな従業員を正しくアクティブと判定した件数
- True positives (TP): 退職（非アクティブ）な従業員を正しく非アクティブと判定した件数
- False positives (FP): 実際はアクティブなのに、非アクティブと予測した件数
- False negatives (FN): 実際は非アクティブなのに、アクティブと予測した件数
caret パッケージの confusionMatrix() 関数は、モデルのAccuracyをはじめ、関連する各種統計量を自動で計算します。
この演習はコースの一部です
HRアナリティクス：Rで社員離職を予測する
演習の手順
caretパッケージを読み込みます。confusionMatrix()をconf_matrixに対して呼び出し、モデルのAccuracyを表示します。confusionMatrix()の出力を確認し、モデルのAccuracyをaccuracyに代入します。
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。
# Load caret
library(___)
# Call confusionMatrix
___
# Choose the model's accuracy as per confusionMatrix output (0.9283 or 92.83)?
accuracy <- ___