Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Phân loại

Ban quản lý nhà máy bia không thể làm việc trực tiếp với "xác suất mua hàng". Họ muốn có một mô hình dự đoán việc mua hàng. Một cách để giải quyết là phân loại các xác suất dự đoán thành các sự kiện mua hàng dự đoán cho Hoppiness.

Bạn lấy các xác suất mua dự đoán bằng cách dùng hàm fitted() trên đối tượng extended.model. Bạn phân loại một cách đơn giản: gán 1 nếu xác suất mua dự đoán lớn hơn 0.5, ngược lại gán 0. Hàm ifelse() cho phép bạn làm điều này. Sau đó, bạn tóm tắt các sự kiện mua đã phân loại bằng cách dùng hàm table(). Tỷ lệ các sự kiện mua có thể lấy thêm bằng cách dùng mean().

Bài tập này là một phần của khóa học

Xây dựng mô hình phản hồi trong R

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Lấy dự báo của mô hình từ đối tượng extended.model bằng hàm fitted(). Dùng hàm ifelse() để phân loại dự báo: gán 1 nếu xác suất mua dự đoán lớn hơn 0.5, ngược lại gán 0. Gán kết quả vào đối tượng predicted.
  • Lấy số lượng sự kiện mua hàng bằng hàm table().
  • Lấy tỷ lệ (tương đối) các sự kiện mua hàng bằng hàm mean()

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Classify the predictions
predicted <- ___(___(extended.model) >= ___, ___, ___)

# Obtain the number of purchase events


# Obtain the relative number of purchase events
Chỉnh sửa và Chạy Mã