모델 혼동 행렬
앞서 요청에 따라 단순 분류기(naive classifier)를 만들어 보았습니다. 양조장 경영진은 이 수치를 바탕으로 마케팅 계획을 조정하고자 합니다. 그렇다면 여러분의 분류는 실제로 정확할까요?
관측된 구매 이벤트와 분류된 구매 이벤트를 교차표로 비교하면 분류기의 성능을 확인할 수 있습니다. 교차표는 predicted 구매 이벤트와 실제 observed 구매 이벤트에 table() 함수를 적용해 만들 수 있습니다. 상대적인 수치를 구하려면 이 표를 전체 관측값 개수로 나누면 됩니다. 또는 prop.table() 함수를 사용해 표 안의 수치를 상대적인 수치로 변환할 수도 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 반응 모델 구축하기
연습 안내
choice.data에서HOPPINESS에 대한 관측된 구매 데이터를 가져와observed객체에 할당하세요.table()함수를 사용해observed와predicted데이터 벡터를 교차표로 만드세요. 그 결과를length(observed)로 나누세요.table()함수를 사용해observed와predicted데이터 벡터를 교차표로 만드세요. 그 결과에prop.table()함수를 적용하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Obtain the observed purchases
observed <- ___
# Cross-tabulate observed vs. predicted purchases
___(predicted, observed)/length(___)
# Cross-tabulate observed vs. predicted purchases
___(___(predicted, observed))