Van kansen naar confusion matrix

Stel nu dat je er juist heel zeker van wilt zijn dat je model alle mijnen ook echt als mijnen herkent. In dat geval kun je een predictiedrempel van 0,10 gebruiken in plaats van 0,90.

Het codepatroon om kansen om te zetten naar voorspelde klassen en daarna een confusion matrix te berekenen, stond in oefening 7 van dit hoofdstuk.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Machine Learning met caret in R

Cursus bekijken

Oefeninstructies

Gebruik ifelse() om een tekenvector m_or_r te maken die de positieve klasse, "M", bevat wanneer p groter is dan 0.1, en anders de negatieve klasse, "R".
Zet m_or_r om naar een factor, p_class, met dezelfde levels als test[["Class"]].
Maak een confusion matrix met confusionMatrix(), waarbij je p_class en de kolom "Class" uit de test-gegevensset doorgeeft.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# If p exceeds threshold of 0.1, M else R: m_or_r


# Convert to factor: p_class


# Create confusion matrix

Code bewerken en uitvoeren