ความแม่นยำของโมเดล
ความแม่นยำของโมเดลคำนวณได้จากสูตร:
$$\text{Accuracy} = \frac{\text{ TP + TN }}{\text{ TP + TN + FP + FN }}$$
โดยที่
- True negatives (TN): ทำนายได้ถูกต้องว่าพนักงานยังคงทำงานอยู่
- True positives (TP): ทำนายได้ถูกต้องว่าพนักงานลาออกแล้ว
- False positives (FP): ทำนายว่าพนักงานลาออก แต่จริงๆ ยังทำงานอยู่
- False negatives (FN): ทำนายว่าพนักงานยังทำงานอยู่ แต่จริงๆ ลาออกแล้ว
ฟังก์ชัน confusionMatrix() จากแพ็กเกจ caret จะคำนวณความแม่นยำของโมเดลพร้อมสถิติที่เกี่ยวข้องให้โดยอัตโนมัติ
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
HR Analytics: การพยากรณ์การลาออกของพนักงานด้วย R
คำแนะนำการฝึกหัด
- โหลดแพ็กเกจ
caret - เรียกใช้
confusionMatrix()กับconf_matrixเพื่อแสดงความแม่นยำของโมเดล - ตรวจสอบผลลัพธ์ของ
confusionMatrix()แล้วกำหนดค่าความแม่นยำของโมเดลให้กับตัวแปรaccuracy
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Load caret
library(___)
# Call confusionMatrix
___
# Choose the model's accuracy as per confusionMatrix output (0.9283 or 92.83)?
accuracy <- ___