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샘플 외부 테스트

이제 추정한 모델을 바탕으로 새 매장에서의 구매를 예측해 보려고 합니다. 이 목표가 타당한지 predict() 함수를 사용해 점검해요. predict()는 train.model의 모수 추정치를 가져와 test.data의 반응변수에 대한 예측을 만듭니다. 반응변수의 스케일(즉, 예측된 구매 확률)에서 값을 얻으려면 추가 인수 type을 "response"로 설정해야 해요.

마지막으로, 보류(hold-out) 예측값을 ifelse() 함수로 구매/비구매로 분류하고, table() 함수로 관측된 구매와 비교합니다. 끝으로 prop.table() 함수를 사용해 표의 숫자를 비율로 변환해요.

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 만드는 반응 모형

강의 보기

연습 안내

  • train.model에 predict() 함수를 적용해 test.data의 반응을 예측하세요. type 인수는 "response"로 설정하고 결과 이름을 probability로 하세요.
  • probability가 0.5를 초과하면 1, 그렇지 않으면 0으로 모델 예측을 분류하세요. 결과를 객체 predicted에 저장하세요.
  • test.data에서 HOPPINESS의 관측 구매 값을 가져오세요. 객체 observed에 할당하세요.
  • table()과 prop.table() 함수를 사용해 observed와 predicted 데이터 벡터의 교차표를 만드세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Predict the purchase probabilities for test.data
probability <- ___(___, ___, type = "response") 

# Classify the predictions
predicted <- ___(probability >= ___, ___, ___) 

# Obtain the observed purchases from test.data
observed <- test.data$HOPPINESS

# Cross-tabulate observed vs. predicted purchases
___(___(predicted, observed))
코드 편집 및 실행