Încearcă un alt prag

În exercițiile anterioare, ai folosit un prag de 0,50 pentru a transforma probabilitățile prezise în predicții de clasă (rocă vs. mină). Totuși, acest prag de clasificare nu se aliniază întotdeauna cu obiectivele unei probleme de modelare.

De exemplu, să presupunem că vrei să identifici obiectele despre care ești cu adevărat sigur că sunt mine. În acest caz, ai putea folosi un prag de probabilitate de 0,90 pentru a obține mai puține mine prezise, dar cu o încredere mai mare în fiecare predicție.

Modelul de cod pentru transformarea probabilităților în clase prezise și calcularea matricei de confuzie a fost prezentat în Exercițiul 7 al acestui capitol.

Acest exercițiu face parte din cursul

Machine Learning cu caret în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosește ifelse() pentru a crea un vector de caractere, m_or_r, care să fie clasa pozitivă, "M", când p este mai mare decât 0.9, și clasa negativă, "R", în caz contrar.
Convertește m_or_r într-un factor, p_class, cu niveluri identice cu cele ale test[["Class"]].
Creează o matrice de confuzie cu confusionMatrix(), pasând p_class și coloana "Class" din setul de date test.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# If p exceeds threshold of 0.9, M else R: m_or_r


# Convert to factor: p_class


# Create confusion matrix

Editează și rulează codul