모델 최종 확정하기
이제 튜닝 결과를 적용해 인사팀을 감탄시키실 차례예요. 식별한 최적의 패널티로 모델을 최종 확정하고 기대에 부합하는지 확인해 보세요. 결과 객체는 이미 로드되어 있으며, 사용자 정의 함수 class_evaluate()도 환경에 준비되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 Feature Engineering
연습 안내
- Lasso의 최적 패널티를 선택하세요.
- 최적 패널티를 사용해 최종 모델을 학습하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Select the optimal penalty for the Lasso
best_penalty <- ___(tune_output, metric = 'roc_auc', desc(penalty))
best_penalty
# Fit a final model using the optimal penalty
final_fit <- ___(workflow_lasso_tuned, best_penalty) %>%
fit(data = train)
final_fit %>% tidy()
final_fit %>% augment(test) %>% class_evaluate(truth = Attrition,
estimate = .pred_class,
.pred_Yes)