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, kursun bir parçasıdır
R ile Pazarlama Analitiği için Machine Learning
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.
SDMToolsartık CRAN'den indirilemiyor. Bunun yerineremotes::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 etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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