Potrivirea în eșantion pentru modelul restricționat

Ai calculat acuratețea pentru logitModelFull. Este foarte important să faci același lucru pentru toți candidații la model.

Prin urmare, logitModelNew este specificat și se află în mediul tău de lucru.

Atunci când compari valorile diferitelor modele între ele: dacă mai multe modele au aceleași valori ale acurateței, alege întotdeauna modelul cu mai puține variabile explicative.

Acest exercițiu face parte din cursul

Machine Learning pentru Analiză de Marketing în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Urmează aceiași pași ca în exercițiul anterior, dar pentru noul model.
Folosește predict() pentru a obține o probabilitate de abandon pentru fiecare client.
Apoi calculează o matrice de confuzie cu același prag de clasificare de 0,5. Reține că SDMTools nu mai poate fi descărcat din CRAN. Instalează-l în schimb prin remotes::install_version("SDMTools", "1.1-221.2").
Calculează acuratețea modelului restricționat și compar-o cu acuratețea modelului complet. Vei continua analiza doar cu modelul superior.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Calculate the accuracy for 'logitModelNew'
# Make prediction
defaultData$predNew <- predict(logitModelNew, type = ___, na.action = ___)

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

# Calculate the accuracy...
accuracyNew <- sum(diag(___)) / ___(___)
accuracyNew

# and compare it to the full model's accuracy
accuracyFull

Editează și rulează codul