Preparati alla valutazione con convalida incrociata

Ora che sai come calcolare le metriche di prestazione per un singolo modello, sei pronto ad estendere il calcolo a tutte le fold nel data frame di convalida incrociata.

Questo esercizio fa parte del corso

Machine Learning nel tidyverse

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Istruzioni dell'esercizio

Aggiungi la colonna binaria validate_actual per ciascuna fold della convalida incrociata convertendo tutti i valori "Yes" in TRUE.
Usa model per prevedere le probabilità di attrition per ciascuna fold di validate. Converti le probabilità previste in un vettore binario, trattando come TRUE tutte le probabilità maggiori di 0.5. Assegna a questa colonna il nome validate_predicted.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

cv_prep_lr <- cv_models_lr %>% 
  mutate(
    # Prepare binary vector of actual Attrition values in validate
    validate_actual = map(validate, ~.x$___ == "___"),
    # Prepare binary vector of predicted Attrition values for validate
    validate_predicted = map2(.x = ___, .y = ___, ~predict(.x, .y, type = "response") > ___)
  )

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