Testarea pe date noi
Scopul tău este să faci predicții de achiziție pentru magazine noi, pe baza modelului estimat. Verifici dacă acest obiectiv este fezabil folosind funcția predict(). Funcția predict() preia estimările parametrilor din train.model pentru a face predicții asupra variabilei răspuns din test.data. Pentru a obține valorile prezise pe scala variabilei răspuns (probabilitățile de achiziție prezise), trebuie să setezi argumentul suplimentar type la "response".
În final, predicțiile de hold-out sunt clasificate în achiziții și non-achiziții cu ajutorul funcției ifelse() și comparate cu achizițiile observate folosind funcția table(). Apoi, folosești funcția prop.table() pentru a converti valorile din tabel în valori relative.
Acest exercițiu face parte din cursul
Construirea modelelor de răspuns în R
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Prezice răspunsurile pentru
test.datafolosind funcțiapredict()aplicată petrain.model. Setează argumentultypela"response"și numește rezultatulprobability. - Clasifică predicțiile modelului în
1dacăprobabilitydepășește0.5și în0în caz contrar. Atribuie rezultatul unui obiect numitpredicted. - Obține achizițiile observate pentru
HOPPINESSdintest.data. Atribuie-le unui obiect numitobserved. - Realizează o tabelă încrucișată a vectorilor de date
observedșipredictedfolosind funcțiiletable()șiprop.table().
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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))