Flusso di lavoro di modellazione completo

In questo esercizio userai la funzione last_fit() per addestrare un modello di regressione logistica e valutarne le prestazioni sui dati di test analizzando la curva ROC e l’area sotto la curva ROC.

Come nei precedenti esercizi, prevederai canceled_service nei dati telecom_df, ma con una variabile predittiva aggiuntiva per vedere se riesci a migliorare le prestazioni del modello.

Gli oggetti telecom_df (tibble), telecom_split e logistic_model dagli esercizi precedenti sono già caricati nel tuo workspace. L’oggetto telecom_split contiene le istruzioni per suddividere casualmente il tibble telecom_df in insieme di addestramento e di test. L’oggetto logistic_model è una specifica parsnip di un modello di regressione logistica.