Crearea unei matrici de confuzie

În acest exemplu, presupune că ai rulat un model și ai stocat rezultatele prezise într-un vector numit model_pred. Vrei să evaluezi performanța modelului, așa că vei construi o matrice de confuzie. Vei compara coloana cu statusul real al împrumutului (loan_status) cu valorile prezise (model_pred), folosind funcția table(), unde argumentele sunt valorile reale și cele prezise. Reamintește-ți structura matricii de confuzie:

și formulele:

$$\textrm{Classification accuracy} = \frac{(TP + TN)}{(TP + FP + TN + FN)}$$

$$\textrm{Sensitivity} = \frac{TP}{(TP + FN)}$$

$$\textrm{Specificity} = \frac{TN}{(TN + FP)}$$

Acest exercițiu face parte din cursul

Modelarea riscului de credit în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Creează o matrice de confuzie care să compare coloana loan_status din test_set cu vectorul model_pred. Poți folosi funcția table() cu două argumente pentru a face acest lucru. Stochează matricea în obiectul conf_matrix.
Calculează acuratețea clasificării și afișează rezultatul. Poți fie să selectezi elementele corecte din matricea de confuzie folosind conf_matrix, fie să copiezi și să inserezi valorile dorite.
Calculează sensibilitatea și afișează rezultatul.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Create confusion matrix


# Compute classification accuracy


# Compute sensitivity

Editează și rulează codul