Sammeln von Vorhersagen und Erstellen benutzerdefinierter Metriken
Die Verwendung des last_fit()-Modell-Workflows spart auch Zeit beim Sammeln von Modellvorhersagen. Anstatt die Modellergebnisse manuell als Tibble zu erstellen, gibt es Hilfsfunktionen, die diese Informationen automatisch extrahieren.
In dieser Übung verwendest du dein trainiertes Modell telecom_last_fit, um ein Tibble mit Modellergebnissen auf dem Testdatensatz zu erstellen und benutzerdefinierte Leistungsmetriken zu berechnen.
Dein trainiertes Modell telecom_last_fit wurde in diese Sitzung geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Modellierung mit tidymodels in R
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Collect predictions
last_fit_results <- telecom_last_fit %>%
___
# View results
last_fit_results