Kreuzvalidierte Modelle erstellen
In dieser Übung erstellst du für jeden Fold deiner Kreuzvalidierung logistische Regressionsmodelle.
Du verwendest dafür die Funktion glm() und setzt das Argument family auf "binomial".
Diese Übung ist Teil des Kurses
Machine Learning im Tidyverse
Anleitung zur Übung
Erstelle Modelle, die Attrition mit allen verfügbaren Features vorhersagen, und nutze dafür die train-Daten für jeden Fold der Kreuzvalidierung.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Build a model using the train data for each fold of the cross validation
cv_models_lr <- cv_data %>%
mutate(model = map(___, ~glm(formula = ___,
data = ___, family = ___)))