Maak een confusion matrix
Zoals je in de video zag, kun je met een confusion matrix bepalen hoe goed je model presteert. Voordat je de confusion matrix maakt, moet je de voorspelde waarschijnlijkheden classificeren als 1 of 0 met een cut-off.
(Opmerking: 1 betekent Inactive en 0 is Active.)
prediction_test, met de voorspelde waarschijnlijkheden van uitstroom voor alle gevallen in test_set, is beschikbaar in je werkruimte.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
HR-analytics: verloop van medewerkers voorspellen in R
Oefeninstructies
- Zet de numerieke voorspellingen in
prediction_testom naar een vector met categorische voorspellingen met een cut-off van 0,5. - Maak de confusion matrix met
prediction_categoriesen de werkelijke waarden in de testset (test_set$turnover).
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# Classify predictions using a cut-off of 0.5
prediction_categories <- ___(prediction_test > 0.5, 1, 0)
# Construct a confusion matrix
conf_matrix <- ___(prediction_categories, test_set$turnover)
conf_matrix