1. Aprende
    2. /
  2. Cursos
    3. /
  3. Кероване навчання в R: регресія
Connected

Ejercicio

Передбачення виживання горобців

У цій вправі ви передбачатимете ймовірність виживання, використовуючи модель виживання горобців з попередньої вправи.

Згадайте, що під час виклику predict() (docs) для отримання передбачених ймовірностей із моделі glm() потрібно вказати, що ви хочете відповідь:

predict(model, type = "response")

Інакше predict() для моделі логістичної регресії поверне передбачені логарифмічні шанси події, а не ймовірність.

Ви також скористаєтеся функцією GainCurvePlot() (docs), щоб побудувати криву виграшу за передбаченнями моделі. Якщо крива виграшу моделі близька до ідеальної ("wizard") кривої, це означає, що модель добре відсортувала горобців: тобто модель передбачила, що ті, хто справді вижив, матимуть вищу ймовірність виживання. Вхідні параметри функції GainCurvePlot() такі:

  • frame: датафрейм зі стовпцем з передбаченнями та стовпцем істинних значень
  • xvar: назва стовпця з передбаченнями (рядок)
  • truthVar: назва стовпця з фактичним результатом (рядок)
  • title: заголовок для графіка (рядок)

GainCurvePlot(frame, xvar, truthVar, title)

Датафрейм sparrow та модель sparrow_model уже завантажені.

Instrucciones

100 XP
  • Створіть у sparrow новий стовпець pred, який міститиме передбачення на тренувальних даних.
  • Викличте GainCurvePlot(), щоб побудувати криву виграшу для передбачень. Чи добре модель сортує горобців за ознакою того, чи вони насправді вижили?