Kom igångKom igång gratis

Test utanför urvalet

Målet är att göra köpprediktioner för nya butiker baserat på din skattade modell. Du undersöker om detta är möjligt med hjälp av funktionen predict(). Funktionen predict() hämtar parameteresktimaterna från train.model för att göra prediktioner om responsvariabeln i test.data. För att få predikterade värden på responsvariabelns skala (de predikterade köpsannolikheterna) behöver du sätta det extra argumentet type till "response".

Slutligen klassificeras prediktionerna på hållout-data som köp eller icke-köp med hjälp av funktionen ifelse() och jämförs med de observerade köpen via funktionen table(). Därefter använder du funktionen prop.table() för att omvandla talen i tabellen till relativa tal.

Den här övningen är en del av kursen

Bygga responsmodeller i R

Visa kurs

Övningsinstruktioner

  • Prediktera utfallen för test.data med hjälp av funktionen predict() på train.model. Sätt argumentet type till "response" och ge resultatet namnet probability.
  • Klassificera modellens prediktioner som 1 om probability överstiger 0.5, annars 0. Tilldela resultatet till ett objekt som heter predicted.
  • Hämta de observerade köpen för HOPPINESS från test.data. Tilldela dem till ett objekt som heter observed.
  • Korstabulera datavektorerna observed och predicted med hjälp av funktionerna table() och prop.table().

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

# Predict the purchase probabilities for test.data
probability <- ___(___, ___, type = "response") 

# Classify the predictions
predicted <- ___(probability >= ___, ___, ___) 

# Obtain the observed purchases from test.data
observed <- test.data$HOPPINESS

# Cross-tabulate observed vs. predicted purchases
___(___(predicted, observed))
Redigera och kör kod