分類評估
在前一個課節中，你已經建立了用來預測巴金森氏症的邏輯斯迴歸模型。 在這個練習中，你要將預測值與實際值進行比較。
這項技能很關鍵，因為公司重視結果。 雇主想知道你所建立的模型有多準確。
你將再次建立模型來預測巴金森氏症的狀態。 這次，你會只用部分資料集來建模，並用其餘資料做測試。
記住：$\text{recall} = \frac{TP}{TP+FN}$。
\(TP\) 表示我們預測為「正例」，而且預測是「正確」的。
\(FN\) 表示我們預測為「負例」，但預測是「錯誤」的。
parkinsons 資料集中約有 80% 的列被分配到 train，其餘被分配到 test。
本練習屬於課程
用 R 練習統計面試題
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。
# Build a logistic model on the train data
model <- ___(___ ~ NHR + ___, data = ___, family = ___)
# Calculate probabilities for the test data
probabilities <- ___(___, newdata = ___, type = ___)