혼동 행렬 계산하기

분류형 응답(예: 로지스틱 회귀)을 사용하는 모델의 모든 성능 지표는 기본적으로 혼동 행렬(confusion matrix, 때때로 confusion table이라고도 함)에 기반합니다. 혼동 행렬에는 실제 응답과 예측 응답의 각 조합에 대한 건수가 들어 있습니다. 이 예제처럼 가능한 응답이 두 가지(이탈 또는 비이탈)인 경우, 가능한 결과는 네 가지입니다.

고객이 이탈했고, 모델도 그렇게 예측했다.
고객이 이탈했지만, 모델은 그렇게 예측하지 못했다.
고객이 이탈하지 않았지만, 모델은 이탈했다고 예측했다.
고객이 이탈하지 않았고, 모델도 그렇게 예측했다.

churn과 mdl_churn_vs_relationship는 제공되어 있습니다.

데이터셋의 has_churned 열에서 실제 응답을 가져와 actual_response에 할당하세요.
모델에서 "가장 가능성이 높은" 예측 응답을 구해 predicted_response에 할당하세요.
실제 응답 벡터와 예측 응답 벡터로 빈도 표를 만들어 outcomes에 할당하세요.