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मॉडल को अंतिम रूप देना

अब समय है कि आप अपने ट्यूनिंग कार्य के नतीजों को लागू करें और Human Resources टीम को प्रभावित करें. आप पहचानी गई optimal penalty के साथ अपना मॉडल फाइनल कर सकते हैं और देख सकते हैं कि यह आपकी अपेक्षाओं पर खरा उतरता है या नहीं. आपके परिणाम लोड कर दिए गए हैं, और user-defined फंक्शन class_evaluate() आपके environment में उपलब्ध है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Feature Engineering

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • Lasso के लिए optimal penalty चुनें.
  • Optimal penalty का उपयोग करते हुए एक अंतिम मॉडल फिट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Select the optimal penalty for the Lasso
best_penalty <- ___(tune_output, metric = 'roc_auc', desc(penalty)) 
best_penalty

# Fit a final model using the optimal penalty
final_fit <- ___(workflow_lasso_tuned, best_penalty) %>%
  fit(data = train)

final_fit %>% tidy()

final_fit %>% augment(test) %>% class_evaluate(truth = Attrition, 
                                   estimate = .pred_class,
                                   .pred_Yes)
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