最終モデルの性能を測定する
ここでは最終モデル（ロジスティック回帰）のテスト性能を計算します。保持しておいたテストデータを使い、このモデルを新しいデータに適用したときに期待できる性能を把握します。
この演習はコースの一部です
Tidyverse で学ぶ Machine Learning
演習の手順
table()を使って、test_actualベクトルとtest_predictedベクトルを比較します。- テストの accuracy（正解率）を計算します。
- テストの precision（適合率）を計算します。
- テストの recall（再現率）を計算します。
- この演習が終わればコースは完了です！もし内容を気に入っていただけたら、ぜひ Twitter で Dmitriy にお礼を伝えてください。きっと喜びます。 Tweet to Dmitriy
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。
# Compare the actual & predicted performance visually using a table
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# Calculate the test accuracy
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# Calculate the test precision
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# Calculate the test recall
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