モデル評価をカスタマイズする
さまざまなモデルを試行錯誤するときは、評価用のカスタム関数を用意しておくと便利です。yardstick パッケージの metric_set() 関数が役立ちます。
roc_auc、accuracy、sens（感度）、spec（特異度）を返す関数を定義し、その関数でモデルを評価してください。
拡張済みデータフレーム lr_aug はすでに読み込まれており、そのまま使えます。
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
roc_auc、accuracy、sens、specを返すカスタム評価関数を定義します。- 新しい関数を
lr_augに適用して、選んだ指標でモデルを評価します。
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。
# Define a custom assessment function
class_evaluate <- ___(___, ___, sens, ___)
# Assess your model using your new function
___(___, truth = Attrition,
estimate = .pred_class,
.pred_No)