Začněte nyníZačněte zdarma

Trénování a hodnocení modelu

Teď, když jsi ošetřil/a chybějící hodnoty a vytvořil/a dummy proměnné, je čas zhodnotit výkon svého modelu!

Dataset attrition spolu s rozděleními test a train, receptem lr_recipe a definovaným logistic_model() jsou pro tebe připraveny.

Toto cvičení je součástí kurzu

Feature Engineering v R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Spoj model a recept ve workflow.
  • Natrénuj workflow na trénovacích datech.
  • Vygeneruj rozšířený datový rámec pro hodnocení výkonu modelu.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Bundle model and recipe in workflow
lr_workflow <- ___() %>%
  add_model(lr_model) %>%
  add_recipe(lr_recipe)

# Fit workflow to the train data
lr_fit <- ___(lr_workflow, data = train)

# Generate an augmented data frame for performance assessment
lr_aug <- lr_fit %>% ___(test)

lr_aug %>% roc_curve(truth = Attrition, .pred_No) %>% autoplot()
bind_rows(lr_aug %>% roc_auc(truth = Attrition, .pred_No),          
          lr_aug %>% accuracy(truth = Attrition, .pred_class))
Upravit a spustit kód