Curso
Machine Learning com caret em R
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Calcular uma matriz de confusão
Como você viu no vídeo, uma matriz de confusão é uma ferramenta muito útil para calibrar a saída de um modelo e examinar todos os possíveis resultados das suas previsões (verdadeiro positivo, verdadeiro negativo, falso positivo, falso negativo).
Antes de criar sua matriz de confusão, você precisa "cortar" as probabilidades preditas em um dado limiar para transformar probabilidades em previsões de classe. Dá para fazer isso facilmente com a função ifelse(), por exemplo:
class_prediction <-
ifelse(probability_prediction > 0.50,
"positive_class",
"negative_class"
)
Você poderia montar essa tabela de contingência com a função table() do R base, mas confusionMatrix() do caret traz várias estatísticas adicionais bem úteis além das taxas básicas da tabela. Você pode calcular a matriz de confusão (e as estatísticas associadas) usando os resultados previstos e também os resultados reais, por exemplo:
confusionMatrix(predicted, actual)
Instruções
- Transforme as previsões numéricas
pem um vetor de previsões de classe chamadop_class, usando um cutoff de 0,50. Use"M"para a classe positiva e"R"para a classe negativa ao fazer as previsões, para corresponder às classes dos dados originais. - Crie uma matriz de confusão usando
p_class, os valores reais no conjuntoteste a funçãoconfusionMatrix().
eyJsYW5ndWFnZSI6InIgIiwicHJlX2V4ZXJjaXNlX2NvZGUiOiJcbmxpYnJh cnkoY2FyZXQpXG5saWJyYXJ5KG1sYmVuY2gpXG5kYXRhKFwiU29uYXJcIilc blxuZG93bmxvYWQuZmlsZShcImh0dHA6Ly9zMy5hbWF6b25hd3MuY29tL2Fz c2V0cy5kYXRhY2FtcC5jb20vcHJvZHVjdGlvbi9jb3Vyc2VfMTE2My9kYXRh c2V0cy9Tb25hcl90cmFpbi5yZHNcIixcbiAgICAgICAgICAgICAgZGVzdGZp bGUgPSBcIlNvbmFyX3RyYWluLnJkc1wiKVxuZG93bmxvYWQuZmlsZShcImh0 dHA6Ly9zMy5hbWF6b25hd3MuY29tL2Fzc2V0cy5kYXRhY2FtcC5jb20vcHJv ZHVjdGlvbi9jb3Vyc2VfMTE2My9kYXRhc2V0cy9Tb25hcl90ZXN0LnJkc1wi LFxuICAgICAgICAgICAgICBkZXN0ZmlsZSA9IFwiU29uYXJfdGVzdC5yZHNc IilcbnRyYWluIDwtIHJlYWRSRFMoXCJTb25hcl90cmFpbi5yZHNcIilcbnRl c3QgPC0gcmVhZFJEUyhcIlNvbmFyX3Rlc3QucmRzXCIpXG5cbmZpeF9jbGFz cyA8LSBmdW5jdGlvbih4KXtcbiAgaWZlbHNlKHggPT0gXCJNXCIsIDEsIDAp XG59XG50cmFpbltbXCJDbGFzc1wiXV0gPC0gZml4X2NsYXNzKHRyYWluW1tc IkNsYXNzXCJdXSlcblxuIyBGaXQgZ2xtIG1vZGVsXG5tb2RlbCA8LSBnbG0o Q2xhc3MgfiAuLCBmYW1pbHkgPSBcImJpbm9taWFsXCIsIHRyYWluKVxuXG4jIFByZWRpY3Qgb24gdGVzdFxucCA8LSBwcmVkaWN0KG1vZGVsLCB0ZXN0LCB0 eXBlID0gXCJyZXNwb25zZVwiKSIsInNhbXBsZSI6IlxuIyBJZiBwIGV4Y2Vl ZHMgdGhyZXNob2xkIG9mIDAuNSwgTSBlbHNlIFI6IG1fb3JfclxuXG5cbiMg Q29udmVydCB0byBmYWN0b3I6IHBfY2xhc3NcblxuXG4jIENyZWF0ZSBjb25m dXNpb24gbWF0cml4Iiwic29sdXRpb24iOiJcbiMgSWYgcCBleGNlZWRzIHRo cmVzaG9sZCBvZiAwLjUsIE0gZWxzZSBSOiBtX29yX3Jcbm1fb3JfciA8LSBp ZmVsc2UocCA+IDAuNSwgXCJNXCIsIFwiUlwiKVxuXG4jIENvbnZlcnQgdG8g ZmFjdG9yOiBwX2NsYXNzXG5wX2NsYXNzIDwtIGZhY3RvcihtX29yX3IsIGxl dmVscyA9IGxldmVscyh0ZXN0W1tcIkNsYXNzXCJdXSkpXG5cbiMgQ3JlYXRlIGNvbmZ1c2lvbiBtYXRyaXhcbmNvbmZ1c2lvbk1hdHJpeChwX2NsYXNzLCB0 ZXN0W1tcIkNsYXNzXCJdXSkiLCJzY3QiOiJcbnRlc3Rfb2JqZWN0KFwicF9j bGFzc1wiLCB1bmRlZmluZWRfbXNnID0gXCJEb24ndCBmb3JnZXQgdG8gY3Jl YXRlIGBwX2NsYXNzYCwgYSBmYWN0b3Igb2YgY2xhc3MgcHJlZGljdGlvbnMu XCIsIGluY29ycmVjdF9tc2cgPSBcIkRpZCB5b3UgY3JlYXRlIGBwX2NsYXNz YCB3aXRoIGxldmVscyBgJ00nYCBhbmQgYCdSJ2A/XCIpXG50ZXN0X2Z1bmN0 aW9uKFwiY29uZnVzaW9uTWF0cml4XCIsIGFyZ3MgPSBjKFwiZGF0YVwiLCBc InJlZmVyZW5jZVwiKSwgaW5jb3JyZWN0X21zZyA9IFwiRGlkIHlvdSBjcmVh dGUgdGhlIGNvbmZ1c2lvbiBtYXRyaXggYnkgY2FsbGluZyBgY29uZnVzaW9u TWF0cml4KClgIG9uIHRoZSBwcmVkaWN0ZWQgX2NsYXNzXyB2YWx1ZXMgYW5k IHRoZSBhY3R1YWwgdmFsdWVzP1wiKVxudGVzdF9lcnJvcigpXG5zdWNjZXNz X21zZyhcIkdyZWF0IHdvcmshXCIpIiwiaGludCI6IlxuLSBgYGlmZWxzZSgpYGAgdGFrZXMgMyBhcmd1bWVudHM6IGEgbG9naWNhbCBjb25kaXRpb24sIGEg dmFsdWUgdG8gdGFrZSB3aGVuIHRoZSBjb25kaXRpb24gaXMgbWV0LCBhbmQg YSB2YWx1ZSBmb3Igd2hlbiBpdCBpcyBub3QgbWV0LlxuLSBUaGUgZmFjdG9y IGxldmVscyBzaG91bGQgYmUgYGBcIk1cImBgIGFuZCBgYFwiUlwiYGAgKGlu IHRoYXQgb3JkZXIpLlxuLSBgYGNvbmZ1c2lvbk1hdHJpeCgpYGAgdGFrZXMg YHBfY2xhc3NgIGFuZCBgYHRlc3RbW1wiQ2xhc3NcIl1dYGAgYXMgYXJndW1l bnRzLiJ9
Se tudo fez sentido, siga para o próximo exercício! Se não, aqui vai um vídeo de visão geral.
Vídeo de visão geral sobre matriz de confusão
De probabilidades à matriz de confusão
Por outro lado, digamos que você queira ter muita certeza de que seu modelo identifica corretamente todas as minas como minas. Nesse caso, você pode usar um limiar de previsão de 0,10, em vez de 0,90.
Você pode construir a matriz de confusão do mesmo jeito que fez antes, usando suas novas classes previstas:
pred <- ifelse(probability > threshold, "M", "R")
Em seguida, chame a função confusionMatrix() do mesmo modo que no exercício anterior:
confusionMatrix(pred, actual)
eyJsYW5ndWFnZSI6InIgIiwicHJlX2V4ZXJjaXNlX2NvZGUiOiJcbmxpYnJh cnkoY2FyZXQpXG5saWJyYXJ5KG1sYmVuY2gpXG5kYXRhKFwiU29uYXJcIilc blxuZG93bmxvYWQuZmlsZShcImh0dHA6Ly9zMy5hbWF6b25hd3MuY29tL2Fz c2V0cy5kYXRhY2FtcC5jb20vcHJvZHVjdGlvbi9jb3Vyc2VfMTE2My9kYXRh c2V0cy9Tb25hcl90cmFpbi5yZHNcIixcbiAgICAgICAgICAgICAgZGVzdGZp bGUgPSBcIlNvbmFyX3RyYWluLnJkc1wiKVxuZG93bmxvYWQuZmlsZShcImh0 dHA6Ly9zMy5hbWF6b25hd3MuY29tL2Fzc2V0cy5kYXRhY2FtcC5jb20vcHJv ZHVjdGlvbi9jb3Vyc2VfMTE2My9kYXRhc2V0cy9Tb25hcl90ZXN0LnJkc1wi LFxuICAgICAgICAgICAgICBkZXN0ZmlsZSA9IFwiU29uYXJfdGVzdC5yZHNc IilcbnRyYWluIDwtIHJlYWRSRFMoXCJTb25hcl90cmFpbi5yZHNcIilcbnRl c3QgPC0gcmVhZFJEUyhcIlNvbmFyX3Rlc3QucmRzXCIpXG5cbmZpeF9jbGFz cyA8LSBmdW5jdGlvbih4KXtcbiAgaWZlbHNlKHggPT0gXCJNXCIsIDEsIDAp XG59XG50cmFpbltbXCJDbGFzc1wiXV0gPC0gZml4X2NsYXNzKHRyYWluW1tc IkNsYXNzXCJdXSlcblxuIyBGaXQgZ2xtIG1vZGVsXG5tb2RlbCA8LSBnbG0o Q2xhc3MgfiAuLCBmYW1pbHkgPSBcImJpbm9taWFsXCIsIHRyYWluKVxuXG4j IFByZWRpY3Qgb24gdGVzdFxucCA8LSBwcmVkaWN0KG1vZGVsLCB0ZXN0LCB0 eXBlID0gXCJyZXNwb25zZVwiKVxuIiwic2FtcGxlIjoiXG4jIElmIHAgZXhj ZWVkcyB0aHJlc2hvbGQgb2YgMC4xLCBNIGVsc2UgUjogbV9vcl9yXG5cblxu IyBDb252ZXJ0IHRvIGZhY3RvcjogcF9jbGFzc1xuXG5cbiMgQ3JlYXRlIGNv bmZ1c2lvbiBtYXRyaXhcbiIsInNvbHV0aW9uIjoiXG4jIElmIHAgZXhjZWVk cyB0aHJlc2hvbGQgb2YgMC4xLCBNIGVsc2UgUjogbV9vcl9yXG5tX29yX3IgPC0gaWZlbHNlKHAgPiAwLjEsIFwiTVwiLCBcIlJcIilcblxuIyBDb252ZXJ0 IHRvIGZhY3RvcjogcF9jbGFzc1xucF9jbGFzcyA8LSBmYWN0b3IobV9vcl9y LCBsZXZlbHMgPSBsZXZlbHModGVzdFtbXCJDbGFzc1wiXV0pKVxuXG4jIENy ZWF0ZSBjb25mdXNpb24gbWF0cml4XG5jb25mdXNpb25NYXRyaXgocF9jbGFz cywgdGVzdFtbXCJDbGFzc1wiXV0pIiwic2N0IjoiXG50ZXN0X29iamVjdChc InBfY2xhc3NcIiwgdW5kZWZpbmVkX21zZyA9IFwiRG9uJ3QgZm9yZ2V0IHRv IGNyZWF0ZSBgcF9jbGFzc2AsIGEgZmFjdG9yIG9mIGNsYXNzIHByZWRpY3Rp b25zLlwiLCBpbmNvcnJlY3RfbXNnID0gXCJEaWQgeW91IGNyZWF0ZSBgcF9j bGFzc2Agd2l0aCBsZXZlbHMgYCdNJ2AgYW5kIGAnUidgP1wiKVxudGVzdF9m dW5jdGlvbihcImNvbmZ1c2lvbk1hdHJpeFwiLCBhcmdzID0gYyhcImRhdGFc IiwgXCJyZWZlcmVuY2VcIiksIGluY29ycmVjdF9tc2cgPSBcIkRpZCB5b3Ug Y3JlYXRlIHRoZSBjb25mdXNpb24gbWF0cml4IGJ5IGNhbGxpbmcgYGNvbmZ1 c2lvbk1hdHJpeCgpYCBvbiB0aGUgcHJlZGljdGVkIF9jbGFzc18gdmFsdWVz IGFuZCB0aGUgYWN0dWFsIHZhbHVlcz9cIilcbnRlc3RfZXJyb3IoKVxuc3Vj Y2Vzc19tc2coXCJBd2Vzb21lISBOb3RlIHRoYXQgdGhlcmUgYXJlIChzbGln aHRseSkgbW9yZSBwcmVkaWN0ZWQgbWluZXMgd2l0aCB0aGlzIGxvd2VyIHRo cmVzaG9sZDogNTggKDQwICsgMTgpIGFzIGNvbXBhcmVkIHRvIDQ3IGZvciB0 aGUgMC41MCB0aHJlc2hvbGQuXCIpIiwiaGludCI6IlxuLSBgYGlmZWxzZSgpYGAgdGFrZXMgMyBhcmd1bWVudHM6IGEgbG9naWNhbCBjb25kaXRpb24sIGEg dmFsdWUgdG8gdGFrZSB3aGVuIHRoZSBjb25kaXRpb24gaXMgbWV0LCBhbmQg YSB2YWx1ZSBmb3Igd2hlbiBpdCBpcyBub3QgbWV0LlxuLSBUaGUgZmFjdG9y IGxldmVscyBzaG91bGQgYmUgYGBcIk1cImBgIGFuZCBgYFwiUlwiYGAgKGlu IHRoYXQgb3JkZXIpLlxuLSBgYGNvbmZ1c2lvbk1hdHJpeCgpYGAgdGFrZXMg YHBfY2xhc3NgIGFuZCBgYHRlc3RbW1wiQ2xhc3NcIl1dYGAgYXMgYXJndW1l bnRzLiJ9
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