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모델 평가 지표를 직접 구성하기

여러 모델을 반복적으로 시험할 때, 사용자 지정 평가 함수를 만들어 두면 매우 편리합니다. yardstick 패키지의 metric_set() 함수를 사용하면 이를 손쉽게 구현할 수 있습니다.

roc_auc, accuracy, sens(sensitivity), spec(specificity)을 반환하는 함수를 정의하고, 그 함수를 사용해 모델을 평가하세요.

확장된 데이터 프레임 lr_aug는 이미 로드되어 준비되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 배우는 Feature Engineering

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연습 안내

  • roc_auc, accuracy, sens, spec을 반환하는 사용자 지정 평가 함수를 정의하세요.
  • 새 함수를 lr_aug에 적용하여 방금 선택한 지표들을 계산해 모델을 평가하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Define a custom assessment function 
class_evaluate <- ___(___, ___, sens, ___)

# Assess your model using your new function
___(___, truth = Attrition,
               estimate = .pred_class,
               .pred_No)
코드 편집 및 실행