Klasyfikacje
Zarząd browaru nie potrafi zbyt dobrze posługiwać się „prawdopodobieństwami zakupu". Potrzebuje modelu, który wprost przewiduje zakupy. Jednym ze sposobów rozwiązania tego problemu jest sklasyfikowanie przewidywanych prawdopodobieństw jako zdarzeń zakupowych dla piwa Hoppiness.
Przewidywane prawdopodobieństwa zakupu uzyskasz, stosując funkcję fitted() na obiekcie extended.model. Następnie w prosty sposób klasyfikujesz predykcje: 1, jeśli przewidywane prawdopodobieństwo zakupu przekracza 0.5, lub 0 w przeciwnym razie. Umożliwia to funkcja ifelse(). Na koniec podsumowujesz sklasyfikowane zdarzenia zakupowe za pomocą funkcji table(). Względną liczbę zdarzeń zakupowych możesz uzyskać, korzystając dodatkowo z funkcji mean().
To ćwiczenie jest częścią kursu
Budowanie modeli reakcji w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Pobierz predykcje modelu z obiektu
extended.model, używając funkcjifitted(). Następnie użyj funkcjiifelse(), aby sklasyfikować predykcje jako1, jeśli przewidywane prawdopodobieństwo zakupu przekracza0.5, lub jako0w przeciwnym razie. Przypisz wynik do obiektupredicted. - Uzyskaj liczbę zdarzeń zakupowych za pomocą funkcji
table(). - Uzyskaj względną liczbę zdarzeń zakupowych za pomocą funkcji
mean().
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Classify the predictions
predicted <- ___(___(extended.model) >= ___, ___, ___)
# Obtain the number of purchase events
# Obtain the relative number of purchase events