Mesures de performance du modèle

Dans cet exercice, vous utiliserez les fonctions de mesures de yardstick pour évaluer la performance de votre modèle sur l'ensemble de test.

Lorsque vous avez ajusté un modèle de régression logistique aux données de télécommunications au chapitre 2, vous avez prédit canceled_service à partir de avg_call_mins, avg_intl_mins et monthly_charges. La sensibilité de votre modèle était de 0,42 et sa spécificité de 0,895.

Maintenant que vous avez intégré toutes les variables prédictives disponibles grâce au feature engineering, vous pouvez comparer la performance de votre nouveau modèle à vos résultats précédents.

Les résultats de votre modèle, telecom_results, ont été chargés dans votre session.