ÎncepețiÎncepe gratuit

Calcularea matricei de confuzie

O matrice de confuzie (uneori numită și tabel de confuzie) stă la baza tuturor metricilor de performanță pentru modelele cu o variabilă de răspuns categorică (cum ar fi regresia logistică). Aceasta conține numărul de apariții pentru fiecare pereche răspuns real – răspuns prezis. În cazul de față, unde există două răspunsuri posibile (churn sau fără churn), există patru rezultate posibile.

  1. Clientul a renunțat la servicii, iar modelul a prezis corect acest lucru.
  2. Clientul a renunțat la servicii, dar modelul nu a prezis acest lucru.
  3. Clientul nu a renunțat la servicii, dar modelul a prezis că ar fi făcut-o.
  4. Clientul nu a renunțat la servicii, iar modelul a prezis corect acest lucru.

churn și mdl_churn_vs_relationship sunt disponibile.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în Regresia în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Obține răspunsurile reale din coloana has_churned a setului de date. Atribuie rezultatul variabilei actual_response.
  • Obține răspunsurile prezise „cele mai probabile" din model. Atribuie rezultatul variabilei predicted_response.
  • Creează un tabel de frecvențe pe baza vectorilor de răspuns real și prezis. Atribuie rezultatul variabilei outcomes.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Get the actual responses from the dataset
actual_response <- ___

# Get the "most likely" responses from the model
predicted_response <- ___

# Create a table of counts
outcomes <- ___

# See the result
outcomes
Editează și rulează codul