Rassembler les prédictions et créer des métriques personnalisées
Utiliser le flux de travail de modélisation last_fit() fait également gagner du temps pour rassembler les prédictions. Au lieu de créer manuellement un tibble des résultats du modèle, des fonctions utilitaires permettent d’extraire automatiquement ces informations.
Dans cet exercice, vous allez utiliser votre modèle entraîné, telecom_last_fit, pour créer un tibble des résultats du modèle sur le jeu de test et calculer des métriques de performance personnalisées.
Votre modèle entraîné, telecom_last_fit, a été chargé dans cette session.
Cet exercice fait partie du cours
Modéliser avec tidymodels en R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Collect predictions
last_fit_results <- telecom_last_fit %>%
___
# View results
last_fit_results