モデリングワークフローを完成させる

この演習では、last_fit() 関数を使ってロジスティック回帰モデルを学習し、ROC 曲線と AUC（ROC 曲線下面積）を用いてテストデータでの性能を評価します。

これまでの演習と同様に、telecom_df データの canceled_service を予測しますが、追加の説明変数を加えてモデル性能の改善を試します。

前の演習で使用した telecom_df の tibble、telecom_split、logistic_model オブジェクトはワークスペースに読み込まれています。telecom_split には、telecom_df を訓練データとテストデータにランダム分割するための情報が含まれています。logistic_model はロジスティック回帰モデルの parsnip 仕様です。