ПочатиПочніть безкоштовно

Обчислення матриці помилок класифікації

Матриця помилок класифікації (її також називають confusion table) — це основа всіх метрик якості для моделей із категоріальною відгуковою змінною (зокрема для логістичної регресії). Вона містить кількості спостережень для кожної пари «фактична відповідь — передбачена відповідь». У цьому випадку, коли є дві можливі відповіді (відтік або відсутність відтоку), існує чотири загальні результати.

  1. Клієнт пішов у відтік, і модель це передбачила.
  2. Клієнт пішов у відтік, але модель цього не передбачила.
  3. Клієнт не пішов у відтік, але модель передбачила, що пішов.
  4. Клієнт не пішов у відтік, і модель це передбачила.

churn і mdl_churn_vs_relationship доступні.

Ця вправа є частиною курсу

Вступ до Regression у R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Отримайте фактичні відповіді зі стовпця has_churned набору даних. Присвойте до actual_response.
  • Отримайте «найімовірніші» передбачені відповіді з моделі. Присвойте до predicted_response.
  • Створіть таблицю підрахунків з векторів фактичних і передбачених відповідей. Присвойте до outcomes.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Get the actual responses from the dataset
actual_response <- ___

# Get the "most likely" responses from the model
predicted_response <- ___

# Create a table of counts
outcomes <- ___

# See the result
outcomes
Редагувати та запускати код