Prova ett annat tröskelvärde

I de tidigare övningarna använde du ett tröskelvärde på 0,50 för att omvandla dina predikterade sannolikheter till klassförutsägelser (sten eller mina). Det här klassificeringströskelvärdet stämmer dock inte alltid överens med målen för ett givet modelleringsproblem.

Föreställ dig till exempel att du vill identifiera de objekt som du är riktigt säker på är minor. I så fall kan du vilja använda ett sannolikhetströskelvärde på 0,90 för att få färre förutsagda minor, men med högre säkerhet för varje förutsägelse.

Kodmönstret för att omvandla sannolikheter till förutsagda klasser och sedan beräkna en konfusionsmatris visades i övning 7 i det här kapitlet.

Den här övningen är en del av kursen

Maskininlärning med caret i R

Visa kurs

Övningsinstruktioner

Använd ifelse() för att skapa en teckenvektorn m_or_r som antar den positiva klassen "M" när p är större än 0,9, och annars den negativa klassen "R".
Konvertera m_or_r till en faktor, p_class, med samma nivåer som test[["Class"]].
Skapa en konfusionsmatris med confusionMatrix() och skicka in p_class och kolumnen "Class" från datamängden test.

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

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


# Convert to factor: p_class


# Create confusion matrix

Redigera och kör kod