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 du modeling, lorsque 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 avec 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 session. Votre recipe d’ingénierie des variables de la section précédente, loans_recipe, a également été chargée.
Cet exercice fait partie du cours
Modéliser avec tidymodels en R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
logistic_model <- ___ %>%
# Specify the engine
___ %>%
# Specify the mode
___