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  3. R での tidymodels によるモデリング
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演習

テストデータセットの結果を結合する

テストデータセットでモデルの性能を評価すると、新しいデータに対する予測力がどの程度かを把握できます。これらの知見は、問題解決や意思決定の改善においてモデルの価値を伝えるのに役立ちます。

感度や特異度といった分類指標を計算する前に、yardstick のメトリクス関数に必要な列を備えた結果の tibble を作成する必要があります。

この演習では、学習済みモデルを使って telecom_test データセットの目的変数を予測し、canceled_service 列にある真の目的変数と結合します。

学習済みモデル logistic_fit とテストデータセット telecom_test は、前の演習から読み込まれています。

指示1 / 3

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  • 学習済みモデルと predict() 関数を使い、テストデータセットで目的変数の予測カテゴリを含む tibble class_preds を作成してください。