สร้าง Confusion Matrix
อย่างที่เห็นในวิดีโอ confusion matrix ช่วยประเมินว่าโมเดลทำงานได้ดีเพียงใด อย่างไรก็ตาม ก่อนสร้าง confusion matrix ต้องจำแนกความน่าจะเป็นที่พยากรณ์ได้เป็น 1 หรือ 0 โดยใช้ จุดตัด (cut-off)
หมายเหตุ: 1 หมายถึง Inactive และ 0 หมายถึง Active
prediction_test ซึ่งบรรจุค่าความน่าจะเป็นของการลาออกสำหรับทุกกรณีใน test_set พร้อมใช้งานใน workspace แล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
HR Analytics: การพยากรณ์การลาออกของพนักงานด้วย R
คำแนะนำการฝึกหัด
- แปลงค่าพยากรณ์ตัวเลขใน
prediction_testให้เป็นเวกเตอร์ค่าพยากรณ์แบบหมวดหมู่ โดยใช้จุดตัดที่ 0.5 - สร้าง confusion matrix โดยใช้
prediction_categoriesและค่าจริงในชุดทดสอบ (test_set$turnover)
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Classify predictions using a cut-off of 0.5
prediction_categories <- ___(prediction_test > 0.5, 1, 0)
# Construct a confusion matrix
conf_matrix <- ___(prediction_categories, test_set$turnover)
conf_matrix