Kompletní modelovací workflow

V tomto cvičení použiješ funkci last_fit() k trénování modelu logistické regrese a vyhodnocení jeho výkonu na testovacích datech pomocí ROC křivky a plochy pod ní.

Podobně jako v předchozích cvičeních budeš předpovídat canceled_service v datech telecom_df, tentokrát ale s přidanou prediktorovou proměnnou – uvidíš, jestli se výkon modelu zlepší.

Do tvého pracovního prostředí jsou načteny objekty telecom_df, telecom_split a logistic_model z předchozích cvičení. Objekt telecom_split obsahuje instrukce pro náhodné rozdělení tibble telecom_df na trénovací a testovací sadu. Objekt logistic_model je specifikace modelu logistické regrese vytvořená pomocí parsnip.

Natrénuj model pro předpověď canceled_service s použitím proměnných avg_call_mins, avg_intl_mins, monthly_charges a months_with_company.

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}cvičení

Pokyny 1/3

cvičení