BaşlayınÜcretsiz başlayın

Model karmaşası

Talep üzerine, naif bir sınıflandırıcı oluşturdun. Bira fabrikasının yönetimi, pazarlama planlarını ayarlamak için bu rakamlarla çalışmak istiyor. Peki, sınıflandırman gerçekten doğru mu?

Gözlemlenen satın alımlar ile sınıflandırılmış satın alma olaylarını çapraz tablolaştırarak sınıflandırıcının performansını kontrol edebilirsin. Çapraz tablolaştırmayı, predicted satın alma olayları ile gerçek observed satın alımlar üzerinde table() fonksiyonunu kullanarak yapabilirsin. Göreli sayılar elde etmek için tabloyu toplam gözlem sayısına bölmelisin. Alternatif olarak, tablodaki sayıları göreli değerlere dönüştürmek için prop.table() fonksiyonunu kullanabilirsin.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R ile Tepki Modelleri Oluşturma

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • choice.data içinden HOPPINESS için gözlemlenen satın alımları al ve observed adlı bir nesneye ata.
  • observed ve predicted veri vektörlerini table() fonksiyonuyla çapraz tablolaştır. Sonucu 2798'e böl.
  • observed ve predicted veri vektörlerini table() fonksiyonuyla çapraz tablolaştır. Sonuç üzerinde prop.table() fonksiyonunu uygula.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Obtain the observed purchases
observed <- ___

# Cross-tabulate observed vs. predicted purchases
___(predicted, observed)/___

# Cross-tabulate observed vs. predicted purchases
___(___(predicted, observed))
Kodu Düzenle ve Çalıştır