BaşlayınÜcretsiz başlayın

Örnek dışı test

Amacın, tahmin ettiğin modele dayanarak yeni mağazalar için satın alma tahminleri yapmak. Bu hedefin uygulanabilir olup olmadığını predict() işlevini kullanarak kontrol ediyorsun. predict() işlevi, train.model içindeki parametre tahminlerini alıp test.data içindeki tepki değişkeni hakkında tahminde bulunur. Tepki değişkeninin ölçeğinde (tahmin edilen satın alma olasılıkları) değerler elde etmek için ek type argümanını "response" olarak ayarlaman gerekir.

Son olarak, ayırılmış (hold-out) tahminler ifelse() işleviyle satın alma ve satın almama olarak sınıflandırılır ve table() işleviyle gözlenen satın almalarla karşılaştırılır. En sonunda, tablodaki sayıların oransal değerlere çevrilmesi için prop.table() işlevini kullanırsın.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R ile Tepki Modelleri Oluşturma

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • train.model üzerinde predict() işlevini kullanarak test.data için tepkileri tahmin et. type argümanını "response" olarak ayarla ve sonucu probability olarak adlandır.
  • Model tahminlerini, probability 0.5'i aşıyorsa 1, aksi halde 0 olacak şekilde sınıflandır. Sonucu predicted adlı bir nesneye ata.
  • test.data içinden HOPPINESS için gözlenen satın almaları elde et. Bunları observed adlı bir nesneye ata.
  • observed ve predicted veri vektörlerini table() ve prop.table() işlevlerini kullanarak çapraz tabloya dönüştür.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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))
Kodu Düzenle ve Çalıştır