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Raccogliere le previsioni e creare metriche personalizzate

Usare il workflow di modellazione last_fit() fa risparmiare tempo anche nel raccogliere le previsioni del modello. Invece di creare manualmente una tibble con i risultati del modello, ci sono funzioni helper che estraggono queste informazioni in automatico.

In questo esercizio userai il modello addestrato, telecom_last_fit, per creare una tibble con i risultati del modello sul dataset di test e per calcolare metriche di performance personalizzate.

Il tuo modello addestrato, telecom_last_fit, è già stato caricato in questa sessione.

Questo esercizio fa parte del corso

Modellazione con tidymodels in R

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Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Collect predictions
last_fit_results <- telecom_last_fit %>% 
  ___

# View results
last_fit_results
Modifica ed esegui il codice