如何在 rstudio 中计算模型精度以进行逻辑回归

Question

您如何在 RStudio 中计算逻辑回归的模型准确度。数据集来自Kaggle。

set.seed(1000)
split = sample.split(query$Exited, SplitRatio = 0.65)
train = subset(query, split==TRUE)
test = subset(query, split==FALSE)
model = glm(Exited ~ CreditScore + Gender + Age + Balance + IsActiveMember, data = train, family=binomial)
summary(model)
predict = predict(model, type="response", newdata=test)
table(test$Exited, predict > 0.5)

假真

0 2717 70

1 606 107

是否可以从表中提取值来使用变量计算准确度，或者是否有函数可以获取准确度？

# Accuracy of model:
(2717+107)/(2717+70+606+107)

是否更准确？我得到了不同的值。

(2717+107)/(2717+70+606+107)

准确率为 0.8068571

Accuracy(y_pred = pred, y_true = train$Exited)

使用机器学习指标的准确率为 0.8087692

Answer 1

使用包 ML 指标

MLmetrics::Accuracy(predicted, actual)

您还可以在该包中计算许多不同的错误方法