Класифікації
Керівництво броварні не може працювати з «ймовірностями купівлі». Їм потрібна модель, що передбачає факти купівлі. Один зі способів розв'язати це — перетворити спрогнозовані ймовірності на події купівлі для Hoppiness.
Ви отримаєте прогнозовані ймовірності купівлі, застосувавши функцію fitted() до об'єкта extended.model. Ви наївно класифікуєте прогнози як 1, якщо прогнозована ймовірність купівлі перевищує 0.5, і як 0 — інакше. Це дає змогу зробити функція ifelse(). Потім підсумуйте класифіковані події купівлі за допомогою функції table(). Відносну кількість подій купівлі можна отримати, додатково використавши mean().
Ця вправа є частиною курсу
Побудова моделей відгуку в R
Інструкції до вправи
- Отримайте прогнози моделі з об'єкта
extended.modelза допомогою функціїfitted(). Скористайтеся функцієюifelse()і класифікуйте прогнози як1, якщо прогнозована ймовірність купівлі перевищує0.5, і як0— інакше. Присвойте результат об'єктуpredicted. - Отримайте кількість подій купівлі за допомогою функції
table(). - Отримайте відносну кількість подій купівлі за допомогою функції
mean()
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Classify the predictions
predicted <- ___(___(extended.model) >= ___, ___, ___)
# Obtain the number of purchase events
# Obtain the relative number of purchase events