BaşlayınÜcretsiz başlayın

Model karmaşası

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

Gözlemlenen satın alma olayları ile sınıflandırılmış satın alma olaylarını çapraz tablolaştırarak sınıflandırıcının performansını kontrol edebilirsin. Çapraz tabloyu, predicted satın alma olayları ile gerçek observed satın almaları birlikte table() fonksiyonunu kullanarak oluşturabilirsin. Göreli sayıları elde etmek için tabloyu toplam gözlem sayısına bölersin. Alternatif olarak, tablodaki sayıları göreli sayılara 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 almaları al ve observed adlı bir nesneye ata.
  • observed ve predicted veri vektörlerini table() fonksiyonuyla çapraz tablolaştır. Sonucu length(observed) ile böl.
  • observed ve predicted veri vektörlerini table() fonksiyonuyla çapraz tablolaştır. Sonuca 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)/length(___)

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