モデリング処理をスリム化する
last_fit() 関数は、tidymodels におけるモデリングのワークフローを簡潔にするための関数です。学習データでモデルを学習し、テストデータで結果の tibble を作る処理を、last_fit() なら1つの関数でまとめて実行できます。
この演習では、これまでと同じロジスティック回帰モデルを、last_fit() 関数を使って学習します。
データ分割オブジェクト telecom_split とモデル仕様 logistic_model は、すでにセッションに読み込まれています。
この演習はコースの一部です
R での tidymodels によるモデリング
演習の手順
logistic_modelオブジェクトをlast_fit()関数に渡します。avg_call_mins、avg_intl_mins、monthly_chargesを使ってcanceled_serviceを予測します。- 学習済みモデル
telecom_last_fitの評価指標を表示します。
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。
# Train model with last_fit()
telecom_last_fit <- ___ %>%
last_fit(___,
split = ___)
# View test set metrics
telecom_last_fit %>%
___