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  3. R での tidymodels によるモデリング
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演習

モデル性能プロファイルの比較

collect_metrics() 関数の利点は、クロスバリデーション結果を tibble で返すことです。これにより、dplyr パッケージを使って独自の要約統計量を簡単に計算できます。

この演習では、dplyr を使って、決定木モデルとロジスティック回帰モデルのクロスバリデーション結果を確認します。

クロスバリデーション結果である loans_dt_rs と loans_logistic_rs は、セッションに読み込まれています。

指示1 / 2

undefined XP
  • 1
    • 決定木モデルの詳細なクロスバリデーション結果を収集します。
    • 指標の種類ごとに、推定された指標値の最小値・中央値・最大値を計算します。
  • 2
    • ロジスティック回帰モデルの詳細なクロスバリデーション結果を収集します。
    • 指標の種類ごとに、推定された指標値の最小値・中央値・最大値を計算します。