Démonstrations R - Atelier 04

Choisir une famille de modèle

choisir_famille <- function(cible) {
  if (is.numeric(cible) && dplyr::n_distinct(cible) > 2) {
    return("Régression pour réponse continue")
  }
  if (dplyr::n_distinct(cible) == 2) {
    return("Classification pour réponse binaire")
  }
  "Vérifier la définition de la cible"
}

Mesures continues

mesures_continues <- function(observe, prevision) {
  erreur <- observe - prevision
  tibble(
    MAE = mean(abs(erreur)),
    RMSE = sqrt(mean(erreur^2)),
    biais = mean(erreur)
  )
}

Mesures binaires

mesures_binaires <- function(observe, probabilite, seuil = 0.5) {
  prediction <- as.integer(probabilite >= seuil)
  VP <- sum(prediction == 1 & observe == 1)
  FP <- sum(prediction == 1 & observe == 0)
  VN <- sum(prediction == 0 & observe == 0)
  FN <- sum(prediction == 0 & observe == 1)

  tibble(
    seuil = seuil,
    sensibilite = VP / (VP + FN),
    specificite = VN / (VN + FP),
    precision = VP / (VP + FP),
    proportion_ciblee = (VP + FP) / length(observe)
  )
}

Gabarit de décision

Une sortie numérique doit être accompagnée de la question, de la période test, de la référence, de l’unité des mesures et d’une limite. Une fonction facilite les calculs, mais ne fournit pas ces éléments de jugement.