Tworzenie macierzy pomyłek
Jak widzieliśmy w filmie, macierz pomyłek pozwala ocenić, jak dobrze działa model. Zanim ją stworzysz, musisz jednak sklasyfikować przewidywane prawdopodobieństwa jako 1 lub 0, stosując próg odcięcia.
Uwaga: 1 oznacza pracownika nieaktywnego, a 0 – aktywnego.
W twoim środowisku dostępna jest zmienna prediction_test, która zawiera przewidywane prawdopodobieństwa odejścia z pracy dla wszystkich przypadków ze zbioru test_set.
To ćwiczenie jest częścią kursu
HR Analytics: Przewidywanie rotacji pracowników w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Przekształć numeryczne predykcje z
prediction_testna wektor predykcji kategorycznych, używając progu odcięcia równego 0,5. - Stwórz macierz pomyłek, korzystając z
prediction_categoriesoraz rzeczywistych wartości ze zbioru testowego (test_set$turnover).
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Classify predictions using a cut-off of 0.5
prediction_categories <- ___(prediction_test > 0.5, 1, 0)
# Construct a confusion matrix
conf_matrix <- ___(prediction_categories, test_set$turnover)
conf_matrix