taralino

.confusion_matrix

Die Funktion LogisticRegression.confusion_matrix(Y) erwartet folgende (verpflichtende) Argumente:

Argument	Datentyp	Hinweis
Y	Datenfeld	Testdaten (Liste von Objekten)

Es werden sämtliche Objekte der Testdaten Y ausgewertet. Das Regressionsergebnis wird gerundet, sodass die logistische Regression auch als Lösung einer Klassifikationsaufgabe angesehen werden kann. Zurückgegeben wird schließlich die zugehörige Konfusionsmatrix.

Das Argument Y ist als eine Liste von Objekten mit folgenden Variablen zu definieren:

Variable	Datentyp	Hinweis
input	Datenfeld	Objekt des Datensatzes als Vektor (Eingangsvariablen)
target	Zahl	Ergebnis (0 oder 1)

Zudem kann folgende Option verwendet werden:

Variable	Datentyp	Hinweis	Default-Wert
display	Zeichenkette	on oder off	off

Die Konfusionsmatrix wird grafisch dargestellt, falls die Option display als on definiert wird.

Beispiel

Es wird eine logistische Regression auf die Daten eines Datenpakets angewandt.

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <meta charset="utf-8">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
  <script src="taralino.js"></script>
  <script src="SocialAds.js"></script>
</head>
<body>
<script>

// Trainings- und Testdaten
var X = SocialAds.train();
var Y = SocialAds.test();

// Trainingsphase
LogisticRegression.train(X);

// Testphase
LogisticRegression.confusion_matrix(Y, {display:"on"});

</script>
</body>
</html>

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