De la probabilități la matricea de confuzie

Să presupunem că vrei să fii absolut sigur că modelul tău identifică corect toate minele ca mine. În acest caz, ai putea folosi un prag de predicție de 0,10 în loc de 0,90.

Metoda de transformare a probabilităților în clase prezise și de calculare a matricei de confuzie a fost prezentată în Exercițiul 7 din acest 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 0,1, 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(), transmițând 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 0.1, M else R: m_or_r


# Convert to factor: p_class


# Create confusion matrix

Editează și rulează codul