Bir karışıklık matrisi oluştur
Videoda gördüğün gibi, bir karışıklık matrisi modelinin ne kadar iyi performans gösterdiğini anlamak için kullanılabilir. Ancak, matrisi oluşturmadan önce bir eşik (cut-off) kullanarak tahmin edilen olasılıkları 1 ya da 0 olarak sınıflandırman gerekir.
Not: 1 Pasif (Inactive), 0 Aktif (Active) anlamına gelir.
test_set içindeki tüm vakalar için devir (turnover) olasılıklarının tahminlerini içeren prediction_test çalışma alanında mevcut.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
İK Analitiği: R ile Çalışan Ayrışmasını (Churn) Tahmin Etme
Egzersiz talimatları
prediction_testiçindeki sayısal tahminleri 0.5 eşik değeri kullanarak kategorik tahminlerden oluşan bir vektöre dönüştür.prediction_categoriesve test setindeki gerçek değerleri (test_set$turnover) kullanarak karışıklık matrisini oluştur.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Classify predictions using a cut-off of 0.5
prediction_categories <- ___(prediction_test > 0.5, 1, 0)
# Construct a confusion matrix
conf_matrix <- ___(prediction_categories, test_set$turnover)
conf_matrix