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연습 문제

분류

양조장 경영진은 "구매 확률"만으로는 의사결정을 내리기 어려워해요. 그들은 실제 구매를 예측해 주는 모델을 원합니다. 이를 해결하는 한 가지 방법은 예측된 확률을 Hoppiness의 예측 구매 사건으로 분류하는 거예요.

extended.model 객체에 fitted() 함수를 사용하면 예측 구매 확률을 얻을 수 있어요. 그런 다음, 예측 구매 확률이 0.5를 넘으면 1, 그렇지 않으면 0으로 단순히 분류하세요. 이때 ifelse() 함수를 사용할 수 있습니다. 이후에는 table() 함수를 사용해 분류된 구매 사건을 요약하세요. 추가로 mean()을 사용하면 구매 사건의 상대적 비율을 구할 수 있습니다.

지침

100 XP
  • extended.model 객체에서 fitted() 함수로 모델 예측값을 얻으세요. 예측 구매 확률이 0.5를 넘으면 1, 아니면 0으로 분류하도록 ifelse() 함수를 사용하세요. 결과를 predicted 객체에 할당하세요.
  • table() 함수를 사용해 구매 사건의 개수를 구하세요.
  • mean() 함수를 사용해 구매 사건의 상대적 비율을 구하세요.