Leistung mit yardstick bewerten
In der vorherigen Übung hast du Klassifikationsmetriken aus einer Beispiel-Verwechslungsmatrix berechnet. Das Paket yardstick wurde entwickelt, um diesen Prozess zu automatisieren.
Für Klassifikationsmodelle erwarten yardstick-Funktionen als erstes Argument ein Tibble mit Modellresultaten. Dieses sollte die tatsächlichen Zielwerte, die vorhergesagten Zielwerte und die geschätzten Wahrscheinlichkeiten für jede Ausprägung der Zielvariable enthalten.
In dieser Übung verwendest du die Ergebnisse aus deinem logistischen Regressionsmodell, telecom_results, um Leistungsmetriken zu berechnen.
Das Tibble telecom_results wurde in deine Session geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Modellierung mit tidymodels in R</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Calculate the confusion matrix
___(___, truth = ___,
estimate = ___)