{"id":1576,"date":"2023-07-25T19:42:15","date_gmt":"2023-07-25T19:42:15","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/confusione-di-matrici-in-r\/"},"modified":"2023-07-25T19:42:15","modified_gmt":"2023-07-25T19:42:15","slug":"confusione-di-matrici-in-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/confusione-di-matrici-in-r\/","title":{"rendered":"Come creare una matrice di confusione in r (passo dopo passo)"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

La regressione logistica<\/a> \u00e8 un tipo di regressione che possiamo utilizzare quando la variabile di risposta \u00e8 binaria.<\/span><\/p>\n

Un modo comune per valutare la qualit\u00e0 di un modello di regressione logistica \u00e8 creare una matrice di confusione<\/strong> , ovvero una tabella 2 \u00d7 2 che mostra i valori previsti del modello rispetto ai valori effettivi del set di dati di test.<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Il seguente esempio passo passo mostra come creare una matrice di confusione in R.<\/span><\/p>\n

Passaggio 1: adattare il modello di regressione logistica<\/strong><\/span><\/h3>\n

Per questo esempio utilizzeremo il set di dati predefinito<\/strong> del pacchetto ISLR<\/strong> . Utilizzeremo lo status di studente, il saldo bancario e il reddito annuo per prevedere la probabilit\u00e0 che una determinata persona non riesca a onorare il prestito.<\/span><\/p>\n

Il codice seguente mostra come adattare un modello di regressione logistica a questo set di dati:<\/span><\/p>\n

 #load necessary packages\n<\/span>library<\/span> (caret)\nlibrary<\/span> (InformationValue)\nlibrary<\/span> (ISLR)\n\n#load dataset\n<\/span>data <-Default\n\n#split dataset into training and testing set\n<\/span>set. seeds<\/span> (1)\nsample <- sample(c(TRUE, FALSE), nrow(data), replace= TRUE<\/span> , prob=c(0.7,0.3))\ntrain <- data[sample, ]\ntest <- data[!sample, ]\n\n#fit logistic regression model\n<\/span>model <- glm(default~student+balance+income, family=\" binomial<\/span> \", data=train)\n<\/strong><\/pre>\n
 Passaggio 2: crea la matrice di confusione<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Successivamente, utilizzeremo la funzione confusionMatrix()<\/strong> dal pacchetto caret<\/strong> per creare una matrice di confusione:<\/span><\/p>\n
 #use model to predict probability of default\npredicted <- predict(model, test, type=\"response\")\n<\/span>\n#convert defaults from \"Yes\" and \"No\" to 1's and 0's\ntest$default <- ifelse(test$default==\" Yes<\/span> \", 1, 0)\n<\/span>\n#find optimal cutoff probability to use to maximize accuracy\noptimal <- optimalCutoff(test$default, predicted)[1]\n<\/span>\n#create confusion matrix\nconfusionMatrix(test$default, predicted)\n\n     0 1\n0 2912 64\n1 21 39\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Passaggio 3: valutare la matrice di confusione<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Possiamo anche calcolare le seguenti metriche utilizzando la matrice di confusione:<\/span><\/p>\n
    \n
  •  Sensibilit\u00e0:<\/strong> il \u201cvero tasso di positivit\u00e0\u201d \u2013 la percentuale di individui che il modello aveva previsto correttamente sarebbero andati in default.<\/span><\/li>\n
  •  Specificit\u00e0:<\/strong> il \u201cvero tasso negativo\u201d \u2013 la percentuale di individui che il modello aveva previsto correttamente non<\/em> sarebbero andati in default.<\/span><\/li>\n
  •  Tasso di classificazione errata totale:<\/strong> percentuale del totale di classificazioni errate effettuate dal modello.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n
     Il codice seguente mostra come calcolare queste metriche:<\/span><\/p>\n
     #calculate sensitivity<\/span>\nsensitivity(test$default, predicted)\n\n[1] 0.3786408\n\n#calculate specificity\n<\/span>specificity(test$default, predicted)\n\n[1] 0.9928401\n\n#calculate total misclassification error rate\n<\/span>misClassError(test$default, predicted, threshold<\/span> =optimal)\n\n[1] 0.027<\/strong><\/span><\/pre>\n
     Il tasso di errore di classificazione totale \u00e8 del 2,7%<\/strong> per questo modello.<\/span><\/p>\n
     In generale, pi\u00f9 basso \u00e8 questo tasso, migliore \u00e8 la capacit\u00e0 del modello di prevedere i risultati. Questo particolare modello si rivela quindi molto efficace nel prevedere se un individuo andr\u00e0 in default o meno.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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