ロジスティック回帰の適合度を定量化
Rで学ぶ回帰入門
Richie Cotton
Data Evangelist at DataCamp
4つの結果
| 実際: 偽 | 実際: 真 | |
|---|---|---|
| 予測: 偽 | 正解 | 偽陰性 |
| 予測: 真 | 偽陽性 | 正解 |
混同行列：結果の件数
mdl_recency <- glm(has_churned ~ time_since_last_purchase, data = churn, family = "binomial")
actual_response <- churn$has_churned
predicted_response <- round(fitted(mdl_recency))
outcomes <- table(predicted_response, actual_response)
actual_response
predicted_response 0 1
0 141 111
1 59 89
混同行列の可視化：モザイク図
library(ggplot2)
library(yardstick)
confusion <- conf_mat(outcomes)
actual_response
predicted_response 0 1
0 141 111
1 59 89
autoplot(confusion)
評価指標
summary(confusion, event_level = "second")
# A tibble: 13 x 3
.metric .estimator .estimate
<chr> <chr> <dbl>
1 accuracy binary 0.575
2 kap binary 0.150
3 sens binary 0.445
4 spec binary 0.705
5 ppv binary 0.601
6 npv binary 0.560
7 mcc binary 0.155
8 j_index binary 0.150
9 bal_accuracy binary 0.575
10 detection_prevalence binary 0.37
11 precision binary 0.601
12 recall binary 0.445
13 f_meas binary 0.511
正解率（Accuracy）
summary(confusion) %>%
slice(1)
# A tibble: 3 x 3
.metric .estimator .estimate
<chr> <chr> <dbl>
1 accuracy binary 0.575
「Accuracy（正解率）」は、正しく予測した割合です。
$$ accuracy = \frac{TN + TP}{TN + FN + FP + TP} $$
confusion
actual_response
predicted_response 0 1
0 141 111
1 59 89
(141 + 89) / (141 + 111 + 59 + 89)
0.575
感度（Sensitivity）
summary(confusion) %>%
slice(3)
# A tibble: 1 x 3
.metric .estimator .estimate
<chr> <chr> <dbl>
1 sens binary 0.445
「Sensitivity（再現率）」は、真の陽性の割合です。
$$ sensitivity = \frac{TP}{FN + TP} $$
confusion
actual_response
predicted_response 0 1
0 141 111
1 59 89
89 / (111 + 89)
0.445
特異度（Specificity）
summary(confusion) %>%
slice(4)
# A tibble: 1 x 3
.metric .estimator .estimate
<chr> <chr> <dbl>
1 spec binary 0.705
「Specificity（特異度）」は、真の陰性の割合です。
$$ specificity = \frac{TN}{TN + FP} $$
confusion
actual_response
predicted_response 0 1
0 141 111
1 59 89
141 / (141 + 59)
0.705
Let's practice!
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