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Exercises

혼동 행렬 만들기

이 예제에서는 이미 모델을 실행했고, 예측 결과를 model_pred라는 벡터에 저장했다고 가정합니다. 이제 모델의 성능을 확인하기 위해 혼동 행렬을 만들어 보려고 합니다. 실제 대출 상태 열(loan_status)과 예측값(model_pred)을 table() 함수를 사용해 비교하세요. 이때 인자는 실제값과 예측값 순서입니다. 혼동 행렬의 구조는 다음과 같습니다:

그리고 공식은 다음과 같습니다:

$$\textrm{Classification accuracy} = \frac{(TP + TN)}{(TP + FP + TN + FN)}$$

$$\textrm{Sensitivity} = \frac{TP}{(TP + FN)}$$

$$\textrm{Specificity} = \frac{TN}{(TN + FP)}$$

คำแนะนำ

100 XP
  • test_set의 loan_status 열과 벡터 model_pred를 비교하는 혼동 행렬을 만드세요. 두 개의 인자를 받는 table() 함수를 사용할 수 있습니다. 행렬을 객체 conf_matrix에 저장하세요.
  • 분류 정확도를 계산해 출력하세요. conf_matrix에서 원하는 원소를 선택해 사용하거나, 값을 복사해 붙여넣어도 됩니다.
  • 민감도를 계산해 출력하세요.