模型混淆
你臨時建了一個樸素分類器。啤酒廠的管理階層想用這些數字來調整行銷計畫。那麼，你的分類結果真的正確嗎？
透過交叉列聯觀察到的與被分類的購買事件，你可以檢查分類器的效能。可以在 predicted 的購買事件與真實的 observed 購買之間使用 table() 函式來做交叉列聯。若要取得相對比例，還需要再將該表除以觀測值總數。另一種做法是使用 prop.table()，把表中的數字轉換為相對比例。
本練習屬於課程
在 R 中建立反應模型
練習說明
- 從
choice.data取得HOPPINESS的實際購買結果，指定給物件observed。 - 使用
table()對observed與predicted兩個資料向量做交叉列聯。將結果除以length(observed)。 - 使用
table()對observed與predicted做交叉列聯，然後對結果套用prop.table()。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Obtain the observed purchases
observed <- ___
# Cross-tabulate observed vs. predicted purchases
___(predicted, observed)/length(___)
# Cross-tabulate observed vs. predicted purchases
___(___(predicted, observed))