Potrivirea în eșantion – modelul complet

A venit din nou timpul să scriem cod, ceea ce înseamnă că ne întoarcem la setul de date defaultData.

Acum vrei să știi cât de bine performează modelul tău, calculând acuratețea. Pentru a face asta, ai nevoie mai întâi de o matrice de confuzie.

Începe cu logitModelFull. Modelul este deja specificat și disponibil în mediul tău de lucru.

Acest exercițiu face parte din cursul

Machine Learning pentru Analiză de Marketing în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosește predict() pentru a obține probabilitatea ca fiecare client să nu-și plătească datoria.
Pentru a construi matricea de confuzie, folosește funcția confusion.matrix() din pachetul SDMTools. Reține că SDMTools nu mai poate fi descărcat direct din CRAN. Dacă vrei să exersezi pe computerul tău, poți instala pachetul folosind remotes::install_version("SDMTools", "1.1-221.2"), care va instala versiunea utilizată în acest curs.
Alege pragul uzual de 0,5.
Calculează acuratețea pe baza matricei de confuzie.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Make predictions using the full Model
defaultData$predFull <- predict(logitModelFull, type = ___, na.action = ___)

# Construct the in-sample confusion matrix
confMatrixModelFull <- confusion.matrix(defaultData$___,defaultData$___, threshold = ___)
confMatrixModelFull

# Calculate the accuracy for the full Model
accuracyFull <- sum(diag(___)) / ___(___)
accuracyFull

Editează și rulează codul