インサンプル適合：フルモデル
またコードに取り組みましょう。演習用データセット defaultData に戻ります。
モデルの精度（accuracy）を確認したいので、まずは混同行列を作成します。
まずは logitModelFull を使います。モデルはすでに指定済みで、あなたの環境に用意されています。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶマーケティングアナリティクスのための機械学習
演習の手順
predict()を使って、各顧客が支払いを延滞（デフォルト）する確率を取得します。- 混同行列を作るには、
SDMToolsのconfusion.matrix()関数を使います。なお、SDMToolsは現在 CRAN からはダウンロードできません。自宅のコンピュータで練習したい場合は、remotes::install_version("SDMTools", "1.1-221.2")を使って、このコースで使用しているバージョンのSDMToolsをインストールしてください。 - しきい値は一般的な 0.5 を選びます。
- 作成した混同行列を使って accuracy を計算します。
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。
# Make predictions using the full Model
defaultData$predFull <- predict(logitModelFull, type = ___, na.action = ___)
# Construct the in-sample confusion matrix
confMatrixModelFull <- confusion.matrix(defaultData$___,defaultData$___, threshold = ___)
confMatrixModelFull
# Calculate the accuracy for the full Model
accuracyFull <- sum(diag(___)) / ___(___)
accuracyFull