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Teste fora da amostra

Seu objetivo é fazer previsões de compra para novas lojas com base no seu modelo estimado. Você verifica se esse objetivo é viável usando a função predict(). A função predict() recupera as estimativas de parâmetros de train.model para fazer previsões sobre a variável resposta em test.data. Para obter valores previstos na escala da variável resposta (as probabilidades previstas de compra), você precisa definir o argumento adicional type como "response".

Por fim, as previsões do holdout são classificadas em compras e não compras usando a função ifelse() e comparadas às compras observadas usando a função table(). Por último, você usa a função prop.table() para converter os números da tabela em valores relativos.

Este exercício faz parte do curso

Construindo modelos de resposta em R

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Instruções do exercício

  • Preveja as respostas para test.data usando a função predict() em train.model. Defina o argumento type como "response" e nomeie o resultado como probability.
  • Classifique as previsões do modelo como 1 se probability for maior que 0.5 e 0 caso contrário. Atribua o resultado ao objeto predicted.
  • Obtenha as compras observadas de HOPPINESS a partir de test.data. Atribua-as ao objeto observed.
  • Faça a tabulação cruzada dos vetores observed e predicted usando as funções table() e prop.table().

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Predict the purchase probabilities for test.data
probability <- ___(___, ___, type = "response") 

# Classify the predictions
predicted <- ___(probability >= ___, ___, ___) 

# Obtain the observed purchases from test.data
observed <- test.data$HOPPINESS

# Cross-tabulate observed vs. predicted purchases
___(___(predicted, observed))
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