Criando uma matriz de confusão
Neste exemplo, suponha que você executou um modelo e armazenou os resultados previstos em um vetor chamado model_pred. Você quer ver como o modelo se saiu, então vai construir uma matriz de confusão. Você vai comparar a coluna real de status do empréstimo (loan_status) com os valores previstos (model_pred), usando a função table(), em que os argumentos são os valores verdadeiros e os valores previstos. Lembre-se da estrutura da matriz de confusão:
e das fórmulas:
$$\textrm{Acurácia da classificação} = \frac{(TP + TN)}{(TP + FP + TN + FN)}$$
$$\textrm{Sensibilidade} = \frac{TP}{(TP + FN)}$$
$$\textrm{Especificidade} = \frac{TN}{(TN + FP)}$$
Este exercício faz parte do curso
Modelagem de Risco de Crédito em R
Instruções do exercício
- Crie uma matriz de confusão comparando a coluna
loan_statusemtest_setcom o vetormodel_pred. Você pode usar a função table() com dois argumentos para fazer isso. Armazene a matriz no objetoconf_matrix. - Calcule a acurácia da classificação e imprima o resultado. Você pode selecionar os elementos corretos da matriz usando
conf_matrixou copiar e colar os valores desejados. - Calcule a sensibilidade e imprima o resultado.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Create confusion matrix
# Compute classification accuracy
# Compute sensitivity