Combinare i risultati del dataset di test
Valutare le prestazioni del tuo modello sul dataset di test ti dà indicazioni su quanto il modello sappia prevedere su nuove fonti di dati. Queste informazioni ti aiuteranno a comunicare il valore del tuo modello nel risolvere problemi o nel migliorare il processo decisionale.
Prima di poter calcolare metriche di classificazione come sensibilità o specificità, devi creare un tibble dei risultati con le colonne richieste dalle funzioni di metrica di yardstick.
In questo esercizio userai il modello addestrato per prevedere la variabile di output nel dataset telecom_test e lo combinerai con i valori reali di output nella colonna canceled_service.
Il tuo modello addestrato, logistic_fit, e il dataset di test, telecom_test, sono stati caricati dall'esercizio precedente.
Questo esercizio fa parte del corso
Modellazione con tidymodels in R
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Predict outcome categories
class_preds <- predict(___, new_data = ___,
type = ___)