Misura le prestazioni finali del modello
Ora è il momento di calcolare le prestazioni sul test del tuo modello finale (regressione logistica). Userai il set di dati di testing messo da parte per stimare le prestazioni attese quando il modello viene applicato a nuovi dati.
Questo esercizio fa parte del corso
Machine Learning nel tidyverse
Istruzioni dell'esercizio
- Usa
table()per confrontare i vettoritest_actualetest_predicted. - Calcola l'accuracy sul test.
- Calcola la precision sul test.
- Calcola la recall sul test.
- Dopo questo esercizio, hai finito il corso! Se ti è piaciuto il materiale, sentiti liberə di mandare un grazie a Dmitriy su Twitter. Lo apprezzerà. Tweet to Dmitriy
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Compare the actual & predicted performance visually using a table
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# Calculate the test accuracy
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# Calculate the test precision
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# Calculate the test recall
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