模型混淆
你剛剛臨時建立了一個天真的分類器。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？
透過將「實際觀察到的購買事件」與「被分類出的購買事件」做交叉列聯，你可以檢查分類器的效能。交叉列聯可以用 table() 函式，將「predicted 的購買事件」與「真實的 observed 購買」一起傳入來完成。若要得到相對比例，另外再用總觀測數去除該張表。另一種做法是使用 prop.table() 函式，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，指派給物件observed。 - 使用
table()函式將observed與predicted兩個資料向量做交叉列聯。將結果除以2798。 - 使用
table()函式將observed與predicted兩個資料向量做交叉列聯。對結果套用prop.table()函式。
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)/___
# Cross-tabulate observed vs. predicted purchases
___(___(predicted, observed))