Valutare le prestazioni con yardstick
Nel precedente esercizio hai calcolato metriche di classificazione a partire da una matrice di confusione di esempio. Il pacchetto yardstick è stato pensato per automatizzare questo processo.
Per i modelli di classificazione, le funzioni di yardstick richiedono come primo argomento una tibble con i risultati del modello. Questa dovrebbe includere i valori reali dell’esito, i valori di esito previsti e le probabilità stimate per ciascun valore della variabile di esito.
In questo esercizio userai i risultati del tuo modello di regressione logistica, telecom_results, per calcolare le metriche di prestazione.
La tibble 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.
# Calculate the confusion matrix
___(___, truth = ___,
estimate = ___)