ПочатиПочніть безкоштовно

Поза-вибіркове тестування

Ваша мета — зробити передбачення покупок для нових магазинів на основі оціненої моделі. Ви перевіряєте, чи це реально, за допомогою функції predict(). Функція predict() отримує оцінені параметри з train.model, щоб робити передбачення для залежної змінної в test.data. Щоб отримати прогнозовані значення в шкалі залежної змінної (ймовірності покупки), треба встановити додатковий аргумент type у значення "response".

Нарешті, відкладені прогнози класифікуються на покупки та непокупки за допомогою функції ifelse() і порівнюються зі спостереженими покупками за допомогою функції table(). Потім ви використовуєте функцію prop.table(), щоб перетворити числа в таблиці на відносні значення.

Ця вправа є частиною курсу

Побудова моделей відгуку в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Передбачте відповіді для test.data, використавши функцію predict() на train.model. Встановіть аргумент type у значення "response" і назвіть результат probability.
  • Класифікуйте передбачення моделі як 1, якщо probability перевищує 0.5, і як 0 — інакше. Присвойте результат об'єкту predicted.
  • Отримайте спостережені покупки для HOPPINESS з test.data. Присвойте їх об'єкту observed.
  • Створіть перехресну таблицю для векторів observed і predicted за допомогою функцій table() і prop.table().

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Predict the purchase probabilities for test.data
probability <- ___(___, ___, type = "response") 

# Classify the predictions
predicted <- ___(probability >= ___, ___, ___) 

# Obtain the observed purchases from test.data
observed <- test.data$HOPPINESS

# Cross-tabulate observed vs. predicted purchases
___(___(predicted, observed))
Редагувати та запускати код