Testergebnisse kombinieren
Die Bewertung der Modellleistung auf dem Testdatensatz zeigt dir, wie gut dein Modell neue Datenquellen vorhersagt. Diese Erkenntnisse helfen dir, den Nutzen deines Modells bei der Problemlösung oder für bessere Entscheidungen zu vermitteln.
Bevor du Klassifikationsmetriken wie Sensitivität oder Spezifität berechnen kannst, musst du ein Ergebnis-Tibble mit den benötigten Spalten für die yardstick-Metrikfunktionen erstellen.
In dieser Übung verwendest du dein trainiertes Modell, um die Zielvariable im Datensatz telecom_test vorherzusagen, und kombinierst die Vorhersagen mit den wahren Zielwerten in der Spalte canceled_service.
Dein trainiertes Modell, logistic_fit, und der Testdatensatz, telecom_test, wurden aus der vorherigen Übung geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Modellierung mit tidymodels in R
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Predict outcome categories
class_preds <- predict(___, new_data = ___,
type = ___)