Confrontare i profili di prestazioni dei modelli
Il vantaggio della funzione collect_metrics() è che restituisce una tibble con i risultati della convalida incrociata. Questo rende semplice calcolare statistiche riassuntive personalizzate con il pacchetto dplyr.
In questo esercizio userai dplyr per esplorare i risultati di convalida incrociata dei tuoi modelli ad albero di decisione e di regressione logistica.
I risultati di convalida incrociata, loans_dt_rs e loans_logistic_rs, sono già stati caricati 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.
# Detailed cross validation results
dt_rs_results <- ___ %>%
collect_metrics(___)
# Explore model performance for decision tree
dt_rs_results %>%
group_by(___) %>%
summarize(min = ___,
median = ___,
max = ___)