Snellire il processo di modellazione
La funzione last_fit() è pensata per snellire il flusso di lavoro di modellazione in tidymodels. Invece di addestrare il modello sui dati di training e costruire una tibble dei risultati usando i dati di test, last_fit() fa tutto con un’unica funzione.
In questo esercizio allenerai lo stesso modello di regressione logistica dei precedenti, ma utilizzando la funzione last_fit().
L’oggetto di suddivisione dei dati, telecom_split, e la specifica del modello, logistic_model, sono già stati caricati nella tua sessione.
Questo esercizio fa parte del corso
Modellazione con tidymodels in R
Istruzioni dell'esercizio
- Passa il tuo oggetto
logistic_modelalla funzionelast_fit(). - Predici
canceled_serviceusandoavg_call_mins,avg_intl_minsemonthly_charges. - Visualizza le metriche di performance del modello addestrato,
telecom_last_fit.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Train model with last_fit()
telecom_last_fit <- ___ %>%
last_fit(___,
split = ___)
# View test set metrics
telecom_last_fit %>%
___