Validation croisée avec la régression logistique
La validation croisée permet de comparer le profil de performance de plusieurs types de modèles. C'est particulièrement utile aux premières étapes de la modélisation, quand vous cherchez à déterminer quel type de modèle fonctionnera le mieux avec vos données.
Dans cet exercice, vous allez effectuer une validation croisée sur les données loans_training à l'aide d'une régression logistique et comparer les résultats à ceux de votre arbre de décision.
Les objets loans_folds et loans_metrics de l'exercice précédent ont été chargés dans votre séance. Votre recipe d'ingénierie des caractéristiques de la section précédente, loans_recipe, a aussi été chargée.
Cette activité fait partie du cours
Modélisation avec tidymodels en R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
logistic_model <- ___ %>%
# Specify the engine
___ %>%
# Specify the mode
___