单个模型的性能
现在，您已经得到了模型实际值与预测值的二元向量，可以计算多种常用的二元分类指标。本练习将重点关注：
- accuracy： 所有预测中被正确预测的比例。
- precision： 被模型预测为 TRUE 且预测正确的比例。
- recall： 实际为 TRUE 的样本中被模型正确找回的比例。
本练习是课程的一部分
Tidyverse 中的机器学习
练习说明
- 使用
table()比较示例模型与验证数据框中的validate_actual和validate_predicted值。 - 计算 accuracy。
- 计算 precision。
- 计算 recall。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
library(Metrics)
# Compare the actual & predicted performance visually using a table
table(___, ___)
# Calculate the accuracy
accuracy(___, ___)
# Calculate the precision
precision(___, ___)
# Calculate the recall
recall(___, ___)