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モデルの評価指標

この演習では、yardstick の評価指標関数を使って、テストデータセット上でのモデル性能を評価します。

Chapter 2 で通信会社のデータにロジスティック回帰モデルを適用した際には、avg_call_minsavg_intl_minsmonthly_charges を用いて canceled_service を予測しました。そのとき、感度は 0.42、特異度は 0.895 でした。

今回は、特徴量エンジニアリングにより利用可能な予測変数をすべて取り入れたので、新しいモデルの性能を以前の結果と比較できます。

モデルの結果オブジェクト telecom_results 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

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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。

# Create a confusion matrix
telecom_results %>% 
  ___(truth = ___, estimate = ___)
コードを編集して実行