Évaluer la performance avec yardstick

Dans l'exercice précédent, vous avez calculé des mesures de classification à partir d'une matrice de confusion d'exemple. Le paquet yardstick a été conçu pour automatiser ce processus.

Pour les modèles de classification, les fonctions de yardstick exigent en premier argument un tibble contenant les résultats du modèle. Celui-ci doit inclure les valeurs réelles de la variable cible, les valeurs prédites et les probabilités estimées pour chaque modalité de la variable cible.

Dans cet exercice, vous utiliserez les résultats de votre modèle de régression logistique, telecom_results, pour calculer des mesures de performance.

Le tibble telecom_results a été chargé dans votre session.