Znajdowanie optymalnego progu
Wyobraź sobie, że prowadzisz kampanię mającą na celu zapobieganie rezygnacji klientów. Możesz zaplanować jej przebieg na podstawie swoich prognoz. Kluczowy jest przy tym wybór progu decyzyjnego, ponieważ bezpośrednio wpływa on na wyniki. Jeśli znasz koszty i korzyści kampanii, możesz empirycznie sprawdzić, który próg jest najbardziej opłacalny. W tym ćwiczeniu mierzysz się z następującym scenariuszem:
Jeśli klient nie odejdzie dzięki naszej kampanii – czyli jeśli poprawnie przewidzieliśmy jego rezygnację (prawdziwie pozytywny wynik) – otrzymujemy nagrodę w wysokości 1000€. Jeśli natomiast skierujemy kampanię do klienta, który i tak by nie odszedł – czyli błędnie przewidzieliśmy jego rezygnację (fałszywie pozytywny wynik) – ponosimy koszt w wysokości 250€.
Z poprzedniego ćwiczenia wiemy, że model ograniczony był najlepszy. Dlatego oblicz optymalny próg tylko dla tego modelu. Prognozy są przechowywane w kolumnie predNew ramki danych defaultData. Skorzystaj z pakietu SDMTools.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Uczenie maszynowe w analizie marketingowej w R
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
library(SDMTools)
# Confusion matrix with threshold 0.5
confMat <- confusion.matrix(defaultData$PaymentDefault,
defaultData$predNew,
threshold = ___)
confMat