Modelltraining und Vorhersage
Du hast im vorherigen Schritt deine Trainings- und Testdatensätze vorverarbeitet. Da du Feature Engineering in deinen Modellierungs-Workflow integriert hast, kannst du jetzt alle verfügbaren Prädiktorvariablen aus den Telekommunikationsdaten nutzen!
Als Nächstes trainierst du dein Logit-Regressionsmodell und verwendest es, um Vorhersagen für den neu vorverarbeiteten Testdatensatz zu erstellen.
Deine vorverarbeiteten Trainings- und Testdatensätze, telecom_training_prep und telecom_test_prep, sowie dein Modellobjekt logistic_model wurden in deine Sitzung geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Modellierung mit tidymodels in R
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Train logistic model
logistic_fit <- ___ %>%
___(___, data = ___)