Comparar perfiles de rendimiento de modelos
La ventaja de la función collect_metrics() es que devuelve un tibble con los resultados de la validación cruzada. Esto facilita calcular estadísticas resumen personalizadas con el paquete dplyr.
En este ejercicio, usarás dplyr para explorar los resultados de validación cruzada de tus modelos de árbol de decisión y regresión logística.
Tus resultados de validación cruzada, loans_dt_rs y loans_logistic_rs, 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.
# Detailed cross validation results
dt_rs_results <- ___ %>%
collect_metrics(___)
# Explore model performance for decision tree
dt_rs_results %>%
group_by(___) %>%
summarize(min = ___,
median = ___,
max = ___)