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  3. R での tidymodels によるモデリング
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Exercises

yardstick で性能を評価する

前の演習では、サンプルの混同行列から分類指標を計算しました。yardstick パッケージを使うと、この作業を自動化できます。

分類モデルでは、yardstick の各関数は最初の引数としてモデル結果の tibble を受け取ります。ここには、実際の目的変数の値、予測された目的変数の値、および目的変数の各値に対する推定確率を含めます。

この演習では、ロジスティック回帰モデル telecom_results の結果を使って、評価指標を計算します。

tellecom_results tibble はすでにセッションに読み込まれています。

คำแนะนำ 1 / 4

undefined XP
  • 1
    • telecom_results tibble を使って、適切な yardstick 関数で混同行列を作成してください。
  • 2
    • 適切な yardstick 関数を使って、モデルの正解率（accuracy）を計算してください。
  • 3
    • モデルの感度（sensitivity）を計算してください。
  • 4
    • モデルの特異度（specificity）を計算してください。