1. Învăţa
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Machine Learning với caret trong R
Connected

exercise

Thử một ngưỡng khác

Trong các bài trước, bạn dùng ngưỡng 0.50 để cắt xác suất dự báo thành dự đoán lớp (đá vs mìn). Tuy nhiên, ngưỡng phân loại này không phải lúc nào cũng phù hợp với mục tiêu của một bài toán mô hình hóa cụ thể.

Ví dụ, giả sử bạn muốn nhận diện những đối tượng mà bạn thật sự chắc chắn là mìn. Khi đó, bạn có thể dùng ngưỡng xác suất 0.90 để có ít dự đoán là mìn hơn, nhưng mỗi dự đoán có độ tin cậy cao hơn.

Mẫu mã để cắt xác suất thành lớp dự đoán, rồi tính ma trận nhầm lẫn, đã được trình bày trong Bài tập 7 của chương này.

Instrucţiuni

100 XP
  • Dùng ifelse() để tạo một vector ký tự m_or_r là lớp dương, "M", khi p lớn hơn 0.9, và là lớp âm, "R", nếu không.
  • Chuyển m_or_r thành factor p_class với các mức giống hệt các mức của test[["Class"]].
  • Tạo ma trận nhầm lẫn bằng confusionMatrix(), truyền vào p_class và cột "Class" từ tập dữ liệu test.