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Abschließende Modellleistung messen

Jetzt ist es Zeit, die Testleistung deines finalen Modells (logistische Regression) zu berechnen. Dabei nutzt du die zurückgehaltenen Test-Daten, um die Leistung zu charakterisieren, die du von diesem Modell bei neuen Daten erwarten würdest.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Machine Learning im Tidyverse

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Anleitung zur Übung

  • Verwende table(), um die Vektoren test_actual und test_predicted zu vergleichen.
  • Berechne die Testgenauigkeit (accuracy).
  • Berechne die Testpräzision (precision).
  • Berechne den Test-Recall.
  • Nach dieser Übung bist du mit dem Kurs durch! Wenn dir das Material gefallen hat, kannst du Dmitriy gerne auf Twitter danken. Er freut sich darüber. Tweet an Dmitriy

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Compare the actual & predicted performance visually using a table
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# Calculate the test accuracy
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# Calculate the test precision
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# Calculate the test recall
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Code bearbeiten und ausführen