1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Uczenie maszynowe w analizie marketingowej w R
Connected

ćwiczenie

Dopasowanie modelu pełnego na danych treningowych

Czas na kodowanie – wracamy do zbioru danych defaultData.

Chcesz teraz sprawdzić, jak działa twój model, obliczając jego dokładność. Aby to zrobić, najpierw potrzebujesz macierzy pomyłek.

Zacznij od modelu logitModelFull. Model jest już zdefiniowany i dostępny w twoim środowisku.

Instrukcje

100 XP
  • Użyj funkcji predict(), aby uzyskać prawdopodobieństwo niespłacenia płatności dla każdego klienta.
  • Aby zbudować macierz pomyłek, skorzystaj z funkcji confusion.matrix() z pakietu SDMTools. Uwaga: pakiet SDMTools nie jest już dostępny w repozytorium CRAN. Jeśli chcesz ćwiczyć na własnym komputerze, możesz go zainstalować poleceniem remotes::install_version("SDMTools", "1.1-221.2"), które zainstaluje wersję pakietu SDMTools używaną w tym kursie.
  • Wybierz standardowy próg klasyfikacji wynoszący 0,5.
  • Oblicz dokładność modelu na podstawie macierzy pomyłek.