Karmaşıklık (confusion) matrisini görselleştirme
yardstick paketiyle performans metriklerini hesaplamak, bir sınıflandırma modelinin test veri kümesindeki başarımını ne kadar iyi ortaya koyduğunu anlamana yardımcı olur. Çoğu yardstick fonksiyonu, sınıflandırma performansını özetleyen tek bir sayı döndürür.
Sonuçlarını daha kolay iletmek için çoğu zaman karmaşıklık matrisinin görselleştirmelerini oluşturmak faydalıdır.
Bu egzersizde, telecom_df veri kümesi üzerinde kurduğun lojistik regresyon modelinden elde edilen karmaşıklık matrisi için bir ısı haritası ve mozaik grafik oluşturacaksın.
Model sonuç tibble’ı olan telecom_results oturumuna yüklendi.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
R'de tidymodels ile Modelleme
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Create a confusion matrix
conf_mat(___,
truth = ___,
estimate = ___) %>%
# Create a heat map
___(type = ___)