利用可能なすべての説明変数でモデル性能を評価する
縮小モデルの性能を評価するには、まずベンチマークを設定することが重要です。フルモデルの性能を測定し、縮小モデルとのトレードオフを把握しましょう。前の演習で作成した変数重要度のチャートを思い出してください。
train と test の分割、およびユーザー定義関数 class_evaluate() は環境に読み込まれています。学習済みモデルは fit_full として保存されています。train と test の分割、およびユーザー定義関数 class_evaluate() は環境に読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶ特徴量エンジニアリング
演習の手順
- 学習済みのフルモデルから augmented オブジェクトを作成します。
class_evaluateを使ってモデル性能を評価します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Create an augmented object from the fitted full model
aug_full <-
fit_full %>%
___(test)
# Assess model performance using class_evaluate
aug_full %>% ___(truth = ___,
estimate = .pred_class,
.pred_Yes)