交差検証付きモデルを構築する
この演習では、交差検証の各フォールドに対してロジスティック回帰モデルを構築します。
glm() 関数を使い、family 引数を "binomial" に設定して構築します。
この演習はコースの一部です
Tidyverse で学ぶ Machine Learning
演習の手順
交差検証の各フォールドについて、train データを使い、利用可能なすべての特徴量で Attrition を予測するモデルを構築してください。
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。
# Build a model using the train data for each fold of the cross validation
cv_models_lr <- cv_data %>%
mutate(model = map(___, ~glm(formula = ___,
data = ___, family = ___)))