模型的准确率
模型的准确率可按如下方式计算：
$$\text{Accuracy} = \frac{\text{ TP + TN }}{\text{ TP + TN + FP + FN }}$$
其中：
- 真负类（TN）：您正确识别为在职的员工。
- 真正类（TP）：您正确识别为离职/不再在职的员工。
- 假正类（FP）：您预测员工为离职/不在职，但他们实际上在职。
- 假负类（FN）：您预测员工在职，但他们实际上已离职/不在职。
caret 包中的 confusionMatrix() 函数会自动计算模型的准确率及其他相关统计量。
本练习是课程的一部分
HR Analytics：用 R 预测员工流失
练习说明
- 加载
caret包。 - 对
conf_matrix调用confusionMatrix()，打印模型的准确率。 - 查看
confusionMatrix()的输出，并将模型的准确率赋值给accuracy。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Load caret
library(___)
# Call confusionMatrix
___
# Choose the model's accuracy as per confusionMatrix output (0.9283 or 92.83)?
accuracy <- ___