1. Learn
    2. /
  2. คอร์ส
    3. /
  3. Machine Learning ใน Tidyverse
Connected

แบบฝึกหัด

การทำนายด้วยโมเดลเดี่ยว

ในการวัดประสิทธิภาพของโมเดล classification จำเป็นต้องเปรียบเทียบค่าจริงของ Attrition กับค่าที่โมเดลทำนายไว้ เมื่อคำนวณ metric สำหรับงาน binary classification (เช่น precision และ recall) เวกเตอร์ค่าจริงและค่าทำนายจะต้องถูกแปลงให้เป็นค่า binary ก่อน

ในแบบฝึกหัดนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีเตรียมเวกเตอร์เหล่านี้ โดยใช้ data frame model และ validate จาก fold แรกของ cross-validation เป็นตัวอย่าง

คำแนะนำ

100 XP
  • ดึงข้อมูล model และ data frame validate จาก fold แรกของ cross-validation
  • ดึงคอลัมน์ Attrition จาก data frame validate แล้วแปลงค่าให้เป็น binary (TRUE/FALSE)
  • ใช้ model เพื่อทำนายค่าความน่าจะเป็นของการลาออกสำหรับ data frame validate
  • แปลงค่าความน่าจะเป็นที่ทำนายได้ให้เป็นเวกเตอร์ binary โดยกำหนดให้ค่าความน่าจะเป็นที่มากกว่า 0.5 เป็น TRUE