Rappresentare la matrice di confusione
Calcolare le metriche di performance con il pacchetto yardstick ti aiuta a capire quanto bene sta funzionando un modello di classificazione sul set di test. Molte funzioni di yardstick restituiscono un singolo numero che riassume le prestazioni della classificazione.
Spesso è utile creare visualizzazioni della matrice di confusione per comunicare i risultati in modo più chiaro.
In questo esercizio creerai una heatmap e un mosaic plot della matrice di confusione del tuo modello di regressione logistica sul dataset telecom_df.
La tibble con i risultati del modello, telecom_results, è stata caricata nella tua sessione.
Questo esercizio fa parte del corso
Modellazione con tidymodels in R
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Create a confusion matrix
conf_mat(___,
truth = ___,
estimate = ___) %>%
# Create a heat map
___(type = ___)