別のしきい値を試す

前の演習では、予測確率を 0.50 のしきい値で区切ってクラス（岩か機雷か）を予測しました。しかし、この分類のしきい値は、与えられたモデリング課題の目的と常に一致するとは限りません。

たとえば、「本当に確信できる機雷だけを特定したい」としましょう。この場合、確率のしきい値を 0.90 に上げて「予測される機雷の数は減るが、各予測の確信度は高くする」ことが考えられます。

確率を予測クラスに区切ってから混同行列を計算するコードパターンは、この章の演習7で示しました。

この演習はコースの一部です

Rで学ぶ caret を使った Machine Learning

ifelse() を使って文字ベクトル m_or_r を作成します。p が 0.9 より大きいときは陽性クラスの "M"、それ以外は陰性クラスの "R" にしてください。
m_or_r を、test[["Class"]] と同じレベルを持つファクター p_class に変換します。
confusionMatrix() に p_class と、test データセットの "Class" 列を渡して混同行列を作成します。

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。

# If p exceeds threshold of 0.9, M else R: m_or_r


# Convert to factor: p_class


# Create confusion matrix