單一模型的效能
現在你已經有模型的實際值與預測值所對應的二元向量，可以計算多種常見的二元分類評估指標。本題你將聚焦在：
- accuracy： 在所有預測中，模型正確預測的比例。
- precision： 被模型判為 TRUE 的預測中，實際為 TRUE 的比例。
- recall： 所有實際為 TRUE 的樣本中，被模型正確找回的比例。
本練習屬於課程
Tidyverse 的 Machine Learning
練習說明
- 使用
table()比較範例模型與驗證資料框中的validate_actual與validate_predicted值。 - 計算 accuracy。
- 計算 precision。
- 計算 recall。
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。
library(Metrics)
# Compare the actual & predicted performance visually using a table
table(___, ___)
# Calculate the accuracy
accuracy(___, ___)
# Calculate the precision
precision(___, ___)
# Calculate the recall
recall(___, ___)