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  3. Rで学ぶ特徴量エンジニアリング
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연습 문제

モデルの学習と評価

欠損値への対応とダミー変数の作成ができたので、次はモデルの性能を評価しましょう！

attrition データセットに加えて、test と train の分割、lr_recipe、そして宣言済みの logistic_model() はすべて読み込まれています。

지침

100 XP
  • モデルとレシピを workflow にまとめます。
  • workflow を訓練データに適合させます。
  • 性能評価のための拡張データフレームを生成します。