Métricas de rendimiento del modelo
En este ejercicio, usarás las funciones de métricas de yardstick para evaluar el rendimiento de tu modelo en el conjunto de prueba.
Cuando ajustaste un modelo de regresión logística a los datos de telecomunicaciones en el Capítulo 2, pronostraste canceled_service usando avg_call_mins, avg_intl_mins y monthly_charges. La sensibilidad de tu modelo fue 0.42 y la especificidad, 0.895.
Ahora que has incorporado todas las variables predictoras disponibles mediante feature engineering, puedes comparar el rendimiento de tu nuevo modelo con tus resultados anteriores.
Los resultados de tu modelo, telecom_results, ya se han cargado en tu sesión.
Este ejercicio forma parte del curso
Modelado con tidymodels en R
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Create a confusion matrix
telecom_results %>%
___(truth = ___, estimate = ___)