{"id":1575,"date":"2023-07-25T19:42:15","date_gmt":"2023-07-25T19:42:15","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/confusao-de-matrizes-em-r\/"},"modified":"2023-07-25T19:42:15","modified_gmt":"2023-07-25T19:42:15","slug":"confusao-de-matrizes-em-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/confusao-de-matrizes-em-r\/","title":{"rendered":"Como criar uma matriz de confus\u00e3o em r (passo a passo)"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

A regress\u00e3o log\u00edstica<\/a> \u00e9 um tipo de regress\u00e3o que podemos usar quando a vari\u00e1vel de resposta \u00e9 bin\u00e1ria.<\/span><\/p>\n

Uma forma comum de avaliar a qualidade de um modelo de regress\u00e3o log\u00edstica \u00e9 criar uma matriz de confus\u00e3o<\/strong> , que \u00e9 uma tabela 2\u00d72 que mostra os valores previstos do modelo versus os valores reais do conjunto de dados de teste.<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

O exemplo passo a passo a seguir mostra como criar uma matriz de confus\u00e3o em R.<\/span><\/p>\n

Passo 1: Ajustar o modelo de regress\u00e3o log\u00edstica<\/strong><\/span><\/h3>\n

Para este exemplo, usaremos o conjunto de dados padr\u00e3o<\/strong> do pacote ISLR<\/strong> . Usaremos o status de estudante, o saldo banc\u00e1rio e a renda anual para prever a probabilidade de uma determinada pessoa deixar de pagar seu empr\u00e9stimo.<\/span><\/p>\n

O c\u00f3digo a seguir mostra como ajustar um modelo de regress\u00e3o log\u00edstica a este conjunto de dados:<\/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
 Etapa 2: Crie a Matriz de Confus\u00e3o<\/strong><\/span><\/h3>\n
 A seguir, usaremos a fun\u00e7\u00e3o confus\u00e3oMatrix()<\/strong> do pacote circunflexo<\/strong> para criar uma matriz de confus\u00e3o:<\/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
 Etapa 3: avaliar a matriz de confus\u00e3o<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Tamb\u00e9m podemos calcular as seguintes m\u00e9tricas usando a matriz de confus\u00e3o:<\/span><\/p>\n
    \n
  •  Sensibilidade:<\/strong> A \u201ctaxa de positividade verdadeira\u201d \u2013 a percentagem de indiv\u00edduos que o modelo previu corretamente que entrariam em incumprimento.<\/span><\/li>\n
  •  Especificidade:<\/strong> A \u201ctaxa verdadeiramente negativa\u201d \u2013 a percentagem de indiv\u00edduos que o modelo previu corretamente que n\u00e3o<\/em> entrariam em incumprimento.<\/span><\/li>\n
  •  Taxa total de erros de classifica\u00e7\u00e3o:<\/strong> Porcentagem do total de erros de classifica\u00e7\u00e3o cometidos pelo modelo.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n
     O c\u00f3digo a seguir mostra como calcular essas m\u00e9tricas:<\/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
     A taxa total de erro de classifica\u00e7\u00e3o \u00e9 de 2,7%<\/strong> para este modelo.<\/span><\/p>\n
     Em geral, quanto menor esta taxa, melhor o modelo \u00e9 capaz de prever os resultados. Este modelo espec\u00edfico revela-se, portanto, muito eficaz para prever se um indiv\u00edduo entrar\u00e1 em incumprimento ou n\u00e3o.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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