Örnek içi uyum: kısıtlı model

logitModelFull için doğruluğu (accuracy) hesapladın. Tüm model adayların için bunu yapmak çok önemli.

Bu nedenle logitModelNew tanımlandı ve çalışma ortamında hazır.

Farklı modellerin değerlerini birbiriyle karşılaştırırken: Eğer farklı modellerin doğruluk değerleri aynıysa, her zaman daha az açıklayıcı değişken içeren modeli seç.

Bu egzersiz

R ile Pazarlama Analitiği için Machine Learning

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

Yeni model için, bir önceki egzersizde yaptığın adımların aynısını uygula.
Her bir müşterinin ödemesini temerrüde düşürme olasılığını elde etmek için predict() kullan.
Ardından sınıflandırma için yine 0.5 eşik değeriyle bir karmaşıklık matrisi (confusion matrix) hesapla. SDMTools artık CRAN'den indirilemiyor. Bunun yerine remotes::install_version("SDMTools", "1.1-221.2") ile kur.
Kısıtlı modelin doğruluğunu hesapla ve tam modelin doğruluğuyla karşılaştır. Analizine yalnızca daha iyi performans gösteren modelle devam edeceksin.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Calculate the accuracy for 'logitModelNew'
# Make prediction
defaultData$predNew <- predict(logitModelNew, type = ___, na.action = ___)

# Construct the in-sample confusion matrix
confMatrixModelNew <- confusion.matrix(defaultData$___,defaultData$___, threshold = ___)
confMatrixModelNew

# Calculate the accuracy...
accuracyNew <- sum(diag(___)) / ___(___)
accuracyNew

# and compare it to the full model's accuracy
accuracyFull

Kodu Düzenle ve Çalıştır