Das Modell finalisieren
Es ist Zeit, die Ergebnisse deines Tunings umzusetzen und das HR-Team zu beeindrucken. Du kannst dein Modell mit der ermittelten optimalen Strafe finalisieren und prüfen, ob es deinen Erwartungen entspricht. Deine Ergebnisse wurden geladen, und die benutzerdefinierte Funktion class_evaluate() steht in deiner Umgebung zur Verfügung.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Feature Engineering in R
Anleitung zur Übung
- Wähle die optimale Strafe (Penalty) für das Lasso aus.
- Fitte ein finales Modell mit der optimalen Strafe.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Select the optimal penalty for the Lasso
best_penalty <- ___(tune_output, metric = 'roc_auc', desc(penalty))
best_penalty
# Fit a final model using the optimal penalty
final_fit <- ___(workflow_lasso_tuned, best_penalty) %>%
fit(data = train)
final_fit %>% tidy()
final_fit %>% augment(test) %>% class_evaluate(truth = Attrition,
estimate = .pred_class,
.pred_Yes)