वर्गीकरण मॉडलों का मूल्यांकन

Tidyverse में मशीन लर्निंग

Dmitriy (Dima) Gorenshteyn

Lead Data Scientist, Memorial Sloan Kettering Cancer Center

परफॉर्मेंस मापने के घटक

1) वास्तविक attrition क्लास
2) भविष्यवाणी किए गए attrition क्लास
3) 1) और 2) की तुलना के लिए एक मेट्रिक

attrition	class
Yes	TRUE
No	FALSE

validate$Attrition

No  No  No  No  No  Yes No  Yes  ...  No  No  No

validate_actual <- validate$Attrition == "Yes"
validate_actual

FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE ... FALSE FALSE FALSE

P(attrition)	class
$ \gt $ 0.5	TRUE
$ \le $ 0.5	FALSE

validate_prob <- predict(model, validate, type = "response")
validate_prob

0.324 0.012 0.077 0.001 0.104 0.940 0.116 0.811 0.261 0.027 0.065 0.060

validate_predicted <- validate_prob > 0.5
validate_predicted

FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE

table(validate_actual, validate_predicted)

               validate_predicted
validate_actual FALSE TRUE
          FALSE   181    5
          TRUE     17   18

accuracy(validate_actual, validate_predicted)

0.9004525

precision(validate_actual, validate_predicted)

0.7826087

recall(validate_actual, validate_predicted)

0.5142857

Tidyverse में मशीन लर्निंग