Combinar los resultados del conjunto de prueba

Evaluar el rendimiento de tu modelo en el conjunto de prueba te da información sobre cómo predice con nuevas fuentes de datos. Estas ideas te ayudarán a comunicar el valor de tu modelo para resolver problemas o mejorar la toma de decisiones.

Antes de calcular métricas de clasificación como sensibilidad o especificidad, debes crear un tibble de resultados con las columnas necesarias para las funciones de métricas de yardstick.

En este ejercicio, usarás tu modelo entrenado para predecir la variable de resultado en el conjunto telecom_test y la combinarás con los valores reales de la columna canceled_service.

Tu modelo entrenado, logistic_fit, y el conjunto de prueba, telecom_test, se han cargado del ejercicio anterior.